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先进制程价格居高不下，先进封装技术或引入手机芯片竞争。

近期与微软相关的一些项目陆续出现停止。

 小鹏英国首店（来源：ElectricCarsReport） **文 | 陈昱竹 编辑 | 张博文** ## **「 Top 3 News 」** ### **小鹏汽车登陆英国市场，SUV G6亮相英国首店**  小鹏英国首店（来源：ElectricCarsReport） **要点：** 中国高端电动汽车品牌小鹏汽车正式进军英国市场，在诺丁汉和南安普顿开设首批经销店，并推出新一代智能电动SUV小鹏G6。该车型基于SEPA 2.0平台打造，拥有354英里（WLTP标准）续航、800V高压快充（10%-80%电量仅需20分钟）以及XNGP激光雷达辅助驾驶系统。小鹏与英国经销商International Motors Limited合作，计划第一年内扩展至20-25家门店，并配套售后服务中心，强调以创新技术、实用性和无缝用户体验为核心竞争力。 **观点：    ** 小鹏汽车此次入局被视为对英国电动车市场的重大挑战。其英国分销伙伴负责人William Brown表示，G6以“无争议的科技突破”为理念，瞄准注重实用性的高端消费者；经销商则评价该车“兼具科技感与日常实用性，有望颠覆传统品牌主导的细分市场”。小鹏通过数字化展厅和全链路服务设计，试图重塑消费者对电动出行的认知，反映出中国新能源品牌以技术为驱动、逐步全球化扩张的战略野心。 ### **马自达首款"中国造"6e电动轿车首发**  马自达6e（来源：Electrek） **要点：** 马自达首款面向海外市场的纯电轿车6e近日在中国南京工厂正式下线，标志着其电动化全球战略迈出关键一步。该车基于长安马自达合资公司生产，采用长安混动平台，提供纯电（EV）和增程（EREV）版本，其中纯电版CLTC续航达600公里，快充（30%-80%）仅需15分钟。海外版将搭载68.8kWh或80kWh电池，WLTP续航最高343英里（552公里），计划年内登陆欧洲及东南亚市场，但受关税影响欧洲售价预计高于国内19,800美元（约13.98万人民币）的起售价。马自达同步宣布将建立新能源车出口中心，并计划2025年推出全新电动SUV。 **观点：  ** 马自达此次借力中国供应链与长安电动技术快速布局海外电动车市场，既是对其燃油车设计优势（如6e延续品牌经典轿跑造型）的延续，也反映出传统车企在电动化转型中的务实策略——通过合资合作降低成本并加速产品落地。尽管欧洲市场定价可能削弱其性价比优势，但若能在操控质感与智能化体验上保持马自达特色，或能在Polestar、特斯拉等竞品中开辟差异化空间。不过，如何平衡“中国智造”与品牌全球调性，以及后续SUV车型能否复制成功，仍是其电动化战略的长期挑战。  ### **LG联手起亚打造"车轮上的智能空间"**  LG与起亚合作（来源：Electrek） **要点：** 韩国LG电子与起亚汽车在2025首尔移动出行展上签署战略协议，将基于起亚PBV（模块化平台汽车）技术共同开发移动空间解决方案。双方现场展示了"PV5 Spielraum"两款概念车型：面向商务人士的"Studio"版本集成LG模块化智能衣橱、咖啡机等设备，AI系统可自动规划行程并调节车内环境；"Glow"版本则配备冰箱、光波烤箱等休闲设备，主打露营场景，所有家电均搭载可随心情变色的MoodUP面板。两家企业计划2026年下半年量产该系列车型，并持续合作开发智能家电与AI解决方案。 **观点：** 此次合作标志着汽车与家电行业的跨界融合进入新阶段——起亚的模块化造车平台与LG的AIoT生态形成技术互补，试图将车辆从交通工具重新定义为"可移动的生活空间"。这种"汽车即服务"的商业模式创新，既响应了后疫情时代远程办公与户外休闲的需求爆发，也展现了韩国企业在智能出行领域的系统化布局能力。不过，如何平衡多功能集成带来的成本上升与终端定价，以及解决移动场景下的能源供给问题，将成为商业化落地的关键挑战。 ## **「 大事件 」** ### **沃尔沃推出PU500移动储能系统，打造应急能源新方案**  沃尔沃电池（来源：Electrek） 沃尔沃能源公司推出PU500移动式电池储能系统（BESS），以应对日益增长的离网电力需求。该系统具备540kWh总容量（可用500kWh），集成240kW CCS2标准直流快充桩，2小时内即可为电动重卡充满电，每日可支持3辆重卡或20辆乘用车充电。其模块化设计允许快速部署于建筑工地、救灾现场及音乐节等场景，尤其适合电网不稳定地区。沃尔沃强调，该系统的跨品牌兼容性使其成为真正的通用能源解决方案，同时其可堆叠特性进一步提升了部署灵活性。这一创新将电力供应从固定基础设施转变为"按需移动服务"，标志着应急能源管理进入新阶段。   ### **特斯拉悄然下架Cybertruck增程电池选项**  特斯拉电池（来源：Electrek） 特斯拉近日从其官网配置器中移除了Cybertruck电动皮卡的"增程电池"选项（原价1.6万美元/占货厢1/3空间），该配件原承诺可将双电机版续航提升至445+英里（现基础续航325英里），但交付时间已从"2025年初"推迟至"2025年中"。尽管技术参数页面仍保留相关数据，但取消2000美元预订定金选项的举动引发市��猜测——这既可能是项目终止的信号（因16万美元高价、30%货厢空间占用及需服务中心安装等硬伤），也可能是临时调整。值得注意的是，Cybertruck实际售价（8万-10万美元）与续航（320-325英里）均未达到2019年发布时承诺的5万美元/500英里基准，此次增程电池的"消失"进一步凸显特斯拉在兑现电动皮卡技术承诺方面的困境。   ### **起亚电动车全球热销创纪录：EV3成英国零售销冠**  起亚EV3（来源：Electrek） 起亚电动车正在全球市场取得突破性进展：EV3小型SUV以3.3万英镑（约4.25万美元）起售价成为英国2024年第一季度最畅销零售电动车，推动起亚英国单月销量首次突破2万辆（电动化车型占比55%），全球季度销量更创下自1962年以来的历史新高（77.2万辆）。该车型提供58.3kWh（续航430km）和81.48kWh（续航599km）两种电池版本，与EV6、EV9等车型共同贡献起亚英国21%的销量。 起亚正加速电动化布局，今年将在英国推出EV4轿车/掀背车和EV5 SUV（已在澳大利亚市场超越比亚迪），年末还将交付首款电动厢式车PV5。尽管EV3和EV5暂不进入美国市场，但起亚确认EV4将于年内登陆北美，EV3则计划2026年中旬上市，展现其从乘用车到商用车全领域电动转型的野心。   ### **Ricardo推出无稀土电机Alumotor：铝绕组技术实现214kW功率**  Alumotor（来源：ElectricCarsReport） 全球工程咨询公司Ricardo在Innovate UK资助下成功研发创新型无稀土同步磁阻电机Alumotor。该原型机采用铝制发卡绕组（aluminium hairpin windings）和油冷技术，在摒弃稀土及钴等关键原材料的同时，实现214kW功率输出和92%以上能效，适用于轻型商用车及非道路机械，并具备多场景扩展能力。 Ricardo首席工程师指出，这一突破性技术不仅解决了永磁电机对稀缺材料的依赖问题，其性能数据更为后续商业化铺平道路。该项目已在2025年英国材料与制造展会上亮相，突显其在构建可持续供应链方面的价值——从政策制定、产品设计到循环经济应用的全价值链减碳创新。   ## **「 酷产品 」** ### **Mini Aceman**  Mini Aceman（来源：TopGear）  Mini Aceman（来源：TopGear） Mini品牌推出全新纯电跨界车Aceman，定位介于三门Cooper和加大版Countryman之间，填补产品线空缺。该车基于Cooper Electric同款平台，提供E（38.5kWh电池/192英里续航）、SE（49.2kWh电池/252英里续航）和性能版JCW（254马力/243英里续航）三种配置，英国起售价31,920英镑（约合人民币29万元）。虽然沿用"魅力简约"家族设计语言，但方形轮拱和棱角前脸引发审美争议。  Mini Aceman（来源：TopGear） 其核心卖点是比电动Cooper多出五门设计和90升后备箱空间，内饰则标配24厘米圆形触控屏和粗辐方向盘。尽管驾驶质感稍逊于Cooper且菜单系统复杂，但凭借仅比同配置Cooper贵1,800英镑的定价，有望吸引追求实用性的Mini粉丝。主要竞品包括沃尔沃EX30、大众ID.3等电动跨界车，顶配版本甚至接近特斯拉Model 3后驱版价格区间。 **封面来源 | ElectricCarsReport**

More than 50 countries and territories have reached out to Washington for trade talks since Trump announced a new round of tariffs on April 3, according to US officials.

 最近，在 Sante PACS Server 4.1.0 版本中发现了几个严重漏洞，这使得该版本极易遭受严重的安全威胁。 这些漏洞（CVE - 2025 - 2263、CVE - 2025 - 2264、CVE - 2025 - 2265 和 CVE - 2025 - 2284）会让服务器面临潜在攻击风险，可能引发未经授权的访问、数据泄露以及拒绝服务（DoS）等情况。 在本文中，我们将深入剖析每个漏洞，给出受影响代码的示例及漏洞摘要。 **漏洞概述** **CVE - 2025 - 2263：EVP_DecryptUpdate 基于堆栈的缓冲区溢出** 该漏洞源于 Sante PACS 服务器在使用 OpenSSL 的 EVP_DecryptUpdate 时，出现基于堆栈的缓冲区溢出问题。在用户登录服务器的过程中，服务器使用固定大小为 0x80 字节的堆栈缓冲区来解密用户名和密码。攻击者可以通过发送超长的加密用户名或密码来利用此漏洞，进而引发缓冲区溢出，甚至可能实现代码执行。 有漏洞的代码：  **CVE - 2025 - 2264：路径遍历信息泄露** 此漏洞使得未经身份验证的远程攻击者能够下载服务器磁盘上的任意文件。嵌入式 Web 服务器负责提供特定目录中的文件，但它未能对请求路径进行正确验证，从而引发路径遍历攻击。攻击者可以构造一个超出预期目录结构的 URL 来利用该漏洞。 利用示例：  **CVE - 2025 - 2265：HTTP.db SHA1 哈希截断** 在此漏洞中，如果存储在服务器的 SQLite 数据库中的密码哈希值包含零字节，那么该哈希值将会被截断，这就使得它容易遭受碰撞攻击。攻击者可以利用路径遍历漏洞先下载数据库，然后找到与截断哈希值等效的密码。 易受攻击的哈希处理代码：  **CVE - 2025 - 2284：访问未初始化指针 DoS** 当服务器尝试从格式错误的请求中提取登录凭据时，就会出现这个拒绝服务漏洞。如果 “usrname” 字段后面没有足够的行，服务器可能会访问未初始化的指针，进而导致崩溃。 格式错误的请求 PoC：  **漏洞摘要**  为了防范这些漏洞，建议用户将 Sante PACS 服务器升级到 4.2.0 或更高版本。根据 Tenable 的报告，此次更新将修复这些安全问题，增强系统的整体安全态势。用户还应考虑采取额外的安全措施，如网络分段和定期监控，以便检测潜在的攻击尝试。 与任何软件漏洞情况一样，及时采取行动对于确保敏感数据的完整性和系统可用性至关重要。定期更新和安全审计是维护强大网络安全防御体系的基本操作。

<blockquote><p>数字体验平台（DXP）在全球市场中正以惊人的速度增长，成为企业数字化转型的关键工具。然而，在国内，尽管市场需求旺盛，DXP 的普及程度却远不及预期。本文深入探讨了 DXP 的定义、市场规模以及国内外的主要参与者，分析了其在中国面临的机遇与挑战。</p> </blockquote>  ## 什么是 DXP数字体验平台？ DXP 即数字体验平台(Digital Experience Platform)，著名的 IT 咨询平台 Gartner 将 DXP 定义为： 数字体验平台DXP是一组集成的核心技术，支持情境化数字体验的组成、管理、交付和优化。 这些工具提供了一种有意义的方法，既能通过创建的内容与用户沟通，又能通过收集的数据了解用户的需求。 它们还可以协助管理复杂组织的数字资产，确保所有系统协调运行。 类比于 OA 系统、CRM 系统，DXP 也是企业数字化转型不可或取的一环，承载着企业对内对外多场景的体验输出，这里讲的“体验”，可以是网站、客户中心、营销落地页、活动海报、学习系统、在线社区、APP 小程序等应用的集中表述。  ## DXP 数字体验平台市场规模 DXP数字体验平台市场规模近年来持续增长，主要受到企业对数字化转型和客户体验提升的需求推动。根据市场研究机构的报告，预计到2025年，DXP市场规模将达到数百亿美元，年复合增长率在20%以上。  ## 国内外 DXP 平台相关参与者 DXP 成为一个热门赛道，参与者众多，竞争激烈。其中包括 IBM、Adobe、Oracle、Salesforce等头部知名 SaaS 软件厂商，国内则有注重知识协同的飞书、语雀、WPS，注重数字内容管理的爱设计、特赞，以及一站式数字内容体验平台Baklib等。  就单拿 Adobe Experience Cloud 来举例，Adobe 的 DXP 具备一站式、一体化的全平台支撑能力，支持企业无论是电商，还是数字化品牌传播，从内容创意生产、网站建设，到商业、分析，广告、活动等等，系列产品组合多达多达 20+个。  从 Adobe 公布的 2024 年财务目标可以看出，DXP SaaS订阅收入预计达 48 亿美元，DXP 项目服务收入预计达 53.75 亿美元。可谓是非常的厉害了，而且明显我们发现订阅付费以及跟项目服务持平，可见DXP SaaS在国外的采购率相当的高。  ## 中国 DXP 所面临的机遇和挑战 个性化数字体验需求不断增长推动中国企业收入增长，预计到 2033 年，中国数字体验平台 (DXP) 行业的价值将达到 26.538 亿美元。预测期内，该行业的复合年增长率将达到 15.1%。 <blockquote><p>后疫情时代，经济下行将会是一个长周期事件，全球品牌正在将广告资源从第三方转移到内部（19%），并在团队之间调动人员以满足新需求（47%）。约 30% 的品牌正在将预算从线索获取转移到客户保留，45% 的品牌正在调整其内容以适应新情况。</p> <p>未来 CMO 报告中的统计数据2024</p></blockquote> ### 机遇 **数字化转型**：企业越来越重视数字化转型，以提升客户体验和运营效率；其中 DXP 可改进企业的用户（员工）的参与度、客户在线服务的满意度、品牌的线上知名度和企业数字化成熟度，这些指标越来越得到企业的重视。 **多渠道整合**：DXP能够帮助企业整合多个数字渠道，提供一致的客户体验。AI 驱动的个性化兴起，以及 IoT 和多渠道体验的增长，移动端的普及，都要求企业必须具备响应多终端、多场景的数字体验能力。 **技术的进步**：技术的进步（特别是 AI 的加持）是 DXP 发展的催化剂，通过整合这些先进的金属，组织可以为消费者提供工具吸引力和个性化的数字体验。 相比国外 DXP 的如火如荼，国内还鲜有人知晓 DXP 的魔力，原因主要是大部分企业的数字化还是从单一部门发起的，而不是成为企业的战略目标来统筹规划，如果企业站在战略层面去思考数字化转型，则 DXP 将首当其冲成为必选项。尽管 Baklib针对国内 2B 企业做了许多本土化功能适配，取得了快速的发展，但仍然需要长期的坚持和布道。 ### 挑战 **企业数字化的碎片化和整合的挑战：**将各种系统、遗留应用程序和第三方工具整合到统一的 DXP 框架中的过程可能非常复杂，并且对资源要求很高。对于已经拥有基础设施的组织来说，这一障碍尤其明显，这使得顺利迁移到全面的 DXP 解决方案的过程变得复杂。 **应对数字化实施和采用的复杂性：**组织在尝试以无缝方式将 DXP 集成到其预先存在的基础设施中时，尤其是在面对遗留系统和各种技术平台时，经常面临挑战。此外，还需要对团队进行全面培训和技能发展，以优化 DXP 的潜力，从而加剧了复杂性。 但是，全球企业越来越意识到数字体验在培养消费者参与度、提高品牌忠诚度和保持竞争优势方面的重要性，预计将推动对全面 DXP 的需求大幅增长。数字体验平台市场将经历一个有弹性和不断变化的轨迹，其特点是不断的进步和持续的扩张。人工智能、机器学习和数据分析等尖端技术的结合将进一步推动 DXP 的进步，这将促进更复杂的个性化和预测功能的开发。 本文由 @学江 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

<blockquote><p>在中台产品经理的日常工作中，独立负责一个模块的优化与迭代是一项极具挑战性的任务。本文通过一个实际案例，详细拆解了从接手 CRM 系统中的“线索模块”到完成方案落地的全过程。</p> </blockquote>  作为一名中台产品经理，我们不仅要主动提出需求，分析业务逻辑是否有可重构/降本增效的节点，还要不断调整产品更新计划，满足用户日益变化的需求。但事实上，需求更多来自老板、业务部门甚至其他团队。当面对不熟悉的业务领域和复杂的内部诉求时，如何开展有效调研，设计出让各方认可的方案？笔者将结合在某东方文旅实际从0-1接手CRM系统中“线索模块”的实际案例，拆解从接到陌生需求到完成方案落地的全过程。希望能给同样是中台产品的朋友提供参考思路。 ## 需求背景和需求范围 首先一个很重要的事情是，需要和业务一起确定需求的背景和需求的范围，定义好最基础的共识信息。确定了这一点，相当于有了一个各方明确的北极星目标，在这个过程中，最重要的目标拆解是，**新增/迭代/修改这个功能的目的是什么？** 很常见的情况是，业务方提出的需求只是表层的需求，如果完全按照业务方的需求内容去做，会出现： - **需求范围过小，影响业务的正常使用** - **需求范围过大，造成了功能的过度堆砌，产研的压力过大。** 因此我们需要对需求的目标进行深度发掘。以我接到线索这个模块为例，在敲定需求背景和需求范围的阶段，有以下几个思考和推进的过程 <blockquote><p><strong>1）和业务方沟通几个问题</strong></p> <p>-为什么要做这个模块，原来的系统不满足销售/运营部门的需求了吗？</p> <p>-当前系统使用过程中遇到了什么困难？</p> <p>-对于新系统/功能你最希望能满足什么需求？</p> <p><strong>2）定义并明确基础共识信息</strong></p> <p>-线索：尚未明确意向的用户联系资源，量级大，轻跟进，对应TMK（呼叫中心）⻆色</p> <p>-商机：已确认有意向的用户联系资源，量级小，重维护，对应销售/顾问⻆色</p> <p><strong>3）根据和业务方沟通的内容，得出当前业务存在的问题：</strong></p> <p>-系统层面目前没有线索和商机的明确区分，部分分/子公司会在商机池内导入未明确意向线索，影响销售工作效率，同时污染原商机维度数据</p> <p>-目前部分意向筛选过程需要通过其他系统来进行，该环节过程数据未能落实到文旅CRM，缺少过程数据监控</p> <p>-由于文旅业务及分/子公司架构特殊性，以及商机录入的唯一性，需要线索池支持分/子公司沉淀所有已获取到的线索资源</p></blockquote> 根据业务存在的问题，得出1.0线索池优化的核心需求是**解决线索质量/规范商机转化流程/实现线索管理**的问题，产研侧最重要的是做**线索分发/流转/回收策略**，以及支持该功能对应的**线索分配/线索回流**相关的流程。 知道了需求范围是第一步，接下来需要思考如何解决问题。 ## 深入了解业务流程和目前系统逻辑 对于不了解的业务场景，起初很难厘清业务都有哪些流程、节点，以及整个庞大的系统是如何运转的。即使是做了大量的竞品调研，对标去做一个功能，也很可能不适合公司内的实际业务诉求，这就是所谓的**闭门造车**。因此，**多和业务方进行沟通，询问一线人员的期望，甚至做一些用户访谈（对内的CRM/SCRM系统的用户就是业务方）都是有必要的。** <blockquote><p>对业务方进行访谈的一些开放式问题</p> <p>-线索来源哪些渠道？</p> <p>-线索的生命周期是怎样的？</p> <p>-为什么线索会触发回收？</p> <p>-销售没及时跟进线索，会有惩罚措施吗？</p></blockquote> 请注意，和业务方进行访谈的目的是为了更明确业务流程，避免需求设计不落地。实际过程中，还需要注意目前的系统逻辑。需要针对业务场景，了解相关上下游系统的作用，避免仅改造单一系统，导致产品逻辑出现问题。这个时候可以使用流程图进行辅助工作。 以我接到的线索模块为例，这是根据和业务方进行访谈、调研完成后的系统逻辑流程图  ## 需求跟进和需求评审 当我们完成所有的前置流程后，就需要进行需求内容的书写。在此之前，请务必拉上业务和研发一起，将V1.0.0版本的需求文档过一遍，这样做的目的是： - 和业务确认，你的设计满足业务方的需求 - 和研发确认，目前的研发能力能够支持你的设计，以及上线时间满足业务方的需求 如果业务和研发都没有问题之后，就可以详细的对需求进行描述了。就我的成果物而言，需要产出研发能读懂的“需求文档”，而需求文档离不开：需求背景、目标、流程图、功能清单、原型等元素。 以我接到的线索模块为例，内容太多我就只简化了一个线索分配模块的需求描述放进来了  当完成需求文档之后，我们一般会在每周四组织一次需求评审，首先确定产研团队上周需求的跟进进度，然后对产研团队的本周的需求进行评审，评估研发成本和周期，是否需要调整需求内容，最后给出合理的需求排期，这样一个需求就交到了研发的手里。 接下来就是跟进该需求的研发，组织测试并完成上线。如果是较小的功能模块，可以通过邮件或者周报的形式进行交付，如果是较大的功能模块，尤其是涉及到系统逻辑和业务逻辑的调整，可能还需要进行系统实施培训。 本文由 @麦克斌在做产品 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

<blockquote><p>在商业的不确定性中，风险管理是每个企业必须面对的课题。然而，真正的风险管理不仅仅是冰冷的算法和模型，更是融入组织血液中的智慧与温度。本文通过一系列生动的案例，探讨了风险管理的三个关键维度，供大家参考。</p> </blockquote>  凌晨三点的深圳科技园，跨境电商老张的烟灰缸早已堆成小山。盯着屏幕上那串在红海漂了45天的货柜编号，他苦笑着自嘲：“这哪是搞跨境贸易，分明在玩现实版大航海时代。”而千里之外，曾经的教培铁娘子王姐，正抱着褪色的庆功照片发呆——谁能想到，那张签着单月拓店200家的军令状，两年后竟成了清算通知书的书签。 这些商海浮沉的故事，像极了我们每个人的人生剧本：**你以为在精心设计完美方案，命运却总爱扔来几个意外彩蛋。**但真正的风险管理，不该是冷冰冰的盾牌，而该是织进组织基因里的温度记忆。 ## 01 风险预警：不仅是算法，更是第六感 在东京银座的居酒屋里，丰田的供应链总监山田有个雷打不动的习惯：每周三必点北海道秋刀鱼。这可不是为了口腹之欲——当某次渔获量突然锐减，他敏锐察觉到海运异常，连夜启动B计划，硬是在台风封港前抢运出关键零部件。这种把行业脉动腌进日常的习惯，比任何大数据预警都来得鲜活。 咱们中国制造企业也藏着这样的扫地僧。浙江某化纤巨头的门卫老李，二十年如一日记录着货车司机的闲聊碎片。2022年欧洲能源危机前夕，正是他从司机们的抱怨中捕捉到“德国工厂最近总停电”的线索，让企业提前三个月切换能源方案。这让我想起老话说的春江水暖鸭先知——有时候，最接地气的观察，恰恰是刺破风险迷雾的银针。 数字孪生系统固然精妙，但千万别让它成了困住我们的楚门世界。就像那位把2.6万家供应商数据织成数字蛛网的CIO说的：系统能算出99种风险路径，但第100种『黑天鹅』，往往藏在茶水间的叹息里。 ## 02 弹性架构：留白处的智慧 日本人修复瓷器时，会故意留下金缮痕迹。这种不完美，在宁德时代的风险策略中得到了现代演绎：他们的锂矿储备永远维持在理论值的120%，看似浪费的20%，实则是留给政策变动的缓冲带。用董事长曾毓群的话说：做生意就像煮粥，火太旺容易糊，总要留点搅动的余地。 更绝的是某母婴品牌的外婆仓妙招。他们在县城发展退休阿姨作为社区仓储员，既解决了最后一公里配送难题，又意外构筑起政策风险隔离带——当某次直播带货突遭平台规则调整，这些散布在街头巷尾的外婆仓，反而成了触达用户的温暖通道。这正应了《孙子兵法》那句“以正合，以奇胜”，风险防控的至高境界，是把防御工事修进人间烟火里。 ## 03 组织记忆：藏在故事里的防撞气囊 听说某头部金属集团的档案室有个故事银行，387个惊险案例被改编成微型剧本。新员工入职不仅要学流程图，还要在风险剧本杀中角色扮演。这种把教训熬成鸡汤的做法，让我想起老家祠堂的族谱——那些泛黄的危机往事，经过代代讲述，早已化作组织基因里的抗体。 最动人的是某药企的错误节。每年冬至这天，高管们要轮流分享自己最打脸的误判经历。CEO老赵永远记得那个雪夜：当他红着脸剖析某次海外并购的失误时，刚入职的管培生小杨怯生生举手：领导，您说的那个法规漏洞，其实上个月阿根廷修订案已经补上了……你看，当组织敢于把伤疤晾在阳光下，每个成员都会成为行走的风险雷达。 ## END 在钢索上跳芭蕾 风险管理从来不只是CFO的KPI，它是财务总监茶杯里浮沉的菊苣，是车间主任手账本上的天气符号，更是每个打工人下班前那句“电源都检查了吗”的絮叨。 下次当你深夜核对风险模型时，不妨听听窗外的市井喧闹——那个踩着三轮收废品的大爷，或许正用最朴素的智慧践行着风险分散：**塑料瓶装一筐，纸板捆一摞，鸡蛋从不放同一个篮子里。** 作者：老林 公众号：需求管理指南针 本文由 @老林 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自 Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

 “投了 20 万美金推广费，转化率却不到 0.1%？” “KOL 粉丝百万，带货能力却不如不到 10 万粉丝的小 KOL？” “广告视频点赞破百万，独立站访问量纹丝不动？” 这不是段子，而是跨境老板们深夜发在群里的真实焦虑！ 当TikTok、Instagram、YouTube成为新时代的流量战场，90%卖家却困在”种草黑洞”里：内容没少发、KOL没少投、预算没少烧，但用户看完就划走，种草就像往海里撒盐——似乎看不到太多水花！ 今天拆解海外营销六大 “无效种草” ，附赠超实用的解决方案，助你高效种草！ ## 一.种草断断续续，三分钟热度 许多品牌在海外营销时，往往是 “三天打鱼，两天晒网”，初期投入大量资源猛冲一把，随后便偃旗息鼓，导致种草内容缺乏连贯性。 这种间歇性的种草，就像给植物浇水只浇一半，难以让品牌在消费者心中扎根。 **海外消费市场有两个核心特征。** **1.决策链路长：** 不同于国内即时电商的 “冲动消费”，欧美消费者平均需要 4-6 周完成从 “认知” 到 “购买” 的决策，母婴、3C 等高客单价品类甚至长达 3 个月（数据来源：Google Consumer Barometer）。 **2.记忆衰减快：** 神经科学研究表明，人类短期记忆的遗忘周期是 18-36 小时，而品牌信息需要7 次有效触达才能进入长期记忆。由此可见，如果你想让别人记住你对的品牌和产品，在有购买需求的时候想到你，通常是一个长期的过程，而非一次触达就能高效转化。 **真实案例** 某新兴美妆品牌在 TikTok 发起挑战赛，初期曝光量飙升，可挑战赛一结束就没了后续，话题热度迅速冷却，几个月后消费者几乎忘记了这个品牌，前期投入全白费！ **解决方案：** 搭建 “三阶段持续触达体系”，覆盖海外用户认知- 兴趣 – 转化 – 忠诚全链路。 **预热期：**释放 “钩子型内容”（如 KOL 开箱预告、产品痛点短视频），通过各平台广告触达目标人群，完成 1-2 次触达。 **爆发期：**集中投放 KOL、UGC、PR内容（用户测评、场景化使用视频）、社媒挑战赛，结合促销活动形成多方面曝光，实现 3-4 次高频触达。 **维持期：** - 内容：输出产品测评对比（突出差异化技术优势）、功能科普、用户证言合集（海外 KOC 真实反馈，已购买用户反馈，有影响力的背书等），通过 Email Newsletter、 Reddit等持续传播。 - 运营：针对未转化用户，利用 Facebook Retargeting、Google Remarketing 推送专属折扣码；对已转化用户，推送进阶使用指南、会员专属活动（如海外用户社群专属福利），完成 2-3 次关键激活，同步引导关注品牌海外社媒账号，进粉丝专属福利群，沉淀长期用户资产。 ## 二、无视平台规则：一套内容打天下 每个海外平台都有其独特的规则和用户习惯。品牌如果忽视这些规则，轻则内容被限流，重则账号被封禁。 比如很多人会将同样的短视频内容分发到不同的平台，有时候甚至连Tiktok水印都没去掉就再次在Instagram分享，这样带水印的视频大概率会被Instagram限流，所以有时不用疑惑为什么在Tiktok播放量还行，到了Instagram就不行了。 **Instagram：** **精致生活。UGC内容产出，品牌形象维护** **算法核心：**2024 年 IG 推荐机制更新后，“内容美学度” 占权重 35%（高于互动率的 25%）。像素低于 1080p，会被直接打入 “低质池”。 **隐性规则：**标签使用 “2-5 个精准垂类标签 + 1 个品牌专属标签” 最佳，过度堆砌（如 &gt; 10 个）会触发 “广告嫌疑” 限流。 **TikTok：轻松内容** **用户期待：**83% 的 TikTok 用户观看视频是为了 “放松娱乐”（来自Tribe Dynamics 2024 报告），硬广内容完播率比创意内容低 60%。 **流量密码：**“3 秒钩子 + 7 秒反转 + 15 秒强化和互动” 结构，例如：前 3 秒展示问题，7 秒用产品解决制造反差，最后 15 秒用强化产品并引导用户互动。 **YouTube：重SEO，有目的地学习特定内容** **完播优化：**前 5 秒必须回答 “用户为什么要看”（如 “3 个你不知道的省电技巧”），每 90 秒插入一个 “内容节点”（如 “现在划重点”“点击这里看细节”），提升观看时长。 **搜索权重：**视频标题前 60 字符必须包含主关键词（如 “Best Wireless headphones 2025”），描述前 200 字需自然融入 3-5 个长尾关键词； 各社媒平台重点举例：  ## 三、不加关键词，种草白费 关键词是让用户发现你的关键！而许多品牌在发布内容时，忽视了关键词的布局，导致内容淹没在海量信息中，无法通过自然搜索触达真正感兴趣的用户。 **真实案例** 某健身器材品牌在 YouTube 发布产品评测视频，标题和描述没有添加 “家用健身器材”” 可折叠跑步机 ” 等核心关键词，用户在搜索的时候很难通过关键词搜索找到他们。 **解决方案** 内容创作前用 Google Keyword Planner、Ahrefs 等工具做关键词研究，把关键词自然融入标题、描述和标签（别堆砌！），定期分析效果，优化内容。 **关键词布局全流程：从研究到落地的 5 个关键动作** - **核心关键词（1-3 个）：**产品品类词，如 “wireless Bluetooth headphones”“natural skin care”； - **长尾关键词（3-5 个）：**场景化需求词，如 “headphones for running sweat proof”“skin care for oily skin in summer”； - **平台专属关键词：**各平台热门标签，如 TikTok 的 #AmazonFinds、Instagram 的 #OOTD、YouTube 的 #Review。 **工具组合：3 类工具深挖高价值关键词** - 搜索类：Google Keyword Planner（看搜索量）、AnswerThePublic（看用户真实提问）。 - 竞品类：Ahrefs（查竞品流量关键词）、SEMrush（看竞品广告关键词）。 - 平台类：TikTok Creative Center（看平台热门音乐 / 标签）、Instagram Hashtagify（分析标签流量趋势）。 **内容渗透策略：让关键词 最大化效果** - **标题：**核心关键词前置，如 “5 Tips to Choose the Best Wireless Headphones for Travel”； - **描述：**前 50 字必须包含 2 个长尾关键词 - **标签：**按 “核心标签 + 场景标签 + 平台热门标签” 组合，如 #WirelessHeadphones #TravelEssentials #TikTokFinds。 **动态优化：关键词不是 “一次性工作”** - 每周分析 Google Analytics 数据，找出 “高点击低转化” 关键词（可能是需求匹配度不足）； - 每月跟踪平台热门标签变化（如夏季来临，“#BeachEssentials” 流量可能暴涨 300%），及时调整内容关键词。 ## 四、只注重粉丝体量而忽略质量 为什么百万粉 KOL带货效果可能不如10万粉丝垂直KOL， 是不是 “流量陷阱”？ **看 3 个核心数据** - **粉丝画像匹配度：**某美妆品牌找百万粉时尚博主，却发现其粉丝中男性占比 65%（品牌目标客群为女性），相当于 “对牛弹琴”。 - **互动率造假：**2024 年 ReportLinker 调查显示，32% 的百万粉 KOL 存在 “僵尸粉”，真实互动率（点赞 + 评论 / 粉丝数）低于 1%。 - **内容契合度：**科技 KOL 硬推美妆产品，粉丝会产生 “专业性质疑”，导致转化率比垂类 KOC 低 50%。 **科学筛选KOL模型：“三维度评估法”+“预算分配策略”** - **画像匹配度（40% 权重）：**通过 Social Blade、HypeAuditor 等工具，查看粉丝年龄（如品牌主打 Z 世代，需筛选 18-24 岁占比 &gt; 60% 的 KOL）、地域（如主攻美国市场，需筛选北美粉丝占比最好 &gt; 70%）、兴趣标签（如 “美妆”“护肤” 相关标签占比）。 - **内容垂直度（30% 权重）：**查看 KOL 过往 30 条内容，计算 “目标品类内容占比”（如美妆品牌需找美妆内容占比 &gt; 50% 的 KOL），同时观察内容形式是否匹配（如短视频 KOL vs 图文博主）。 - **互动质量（30% 权重）：**计算真实互动率（排除僵尸粉后的数据），重点看评论区是否有深度讨论（如 “这款产品适合敏感肌吗”），而非仅 “好看”“不错” 等无效评论。 **整体预算分配策略：从 “All in 头部” 到 “金字塔布局”** - **头部 KOL（10% 预算）：**粉丝 100 万 +，用于品牌背书（如新品发布会合作，制作高端品牌宣传片）； - **腰部 KOL（40% 预算）：**粉丝 10-50 万，主打 “场景化种草”（如让母婴博主拍摄 “带娃必备神器” 日常 vlog）； - **KOC/小KOL（50% 预算）：**粉丝 5K-10 万，聚焦 “真实体验分享”（如拍摄 “产品使用 30 天真实反馈”，这类内容转化率比头部 KOL 高 3 倍，数据来源：Influencer Marketing Hub）。 **风险控制：签 “效果对赌协议”** 明确基础指标（如视频播放量、互动率）和转化指标（如独立站引流 UV、30 天 ROI），达标后补额外奖励，未达标则按比例适当扣款。 ## 五、卖点堆砌，痛点不准 消费者更注重产品的实际价值，而不是花哨的宣传。许多品牌在种草时，试图通过堆砌卖点来吸引用户，却忽略了真正能打动消费者的痛点。这种 “自嗨” 的种草方式，只会让消费者无感。 调研显示，海外用户对广告的容忍度只有国内的 1/3，且更倾向 “解决方案型内容”。 而许多品牌陷入 “功能罗列陷阱”就像卖防晒霜只说 “SPF50+”，不如说 “海边暴晒 8 小时不脱皮，让你放心享受假期”。 内容呈现公式：“痛点场景(痛点钩子 + 场景化演示) + 产品方案 + 数据佐证” **短视频版（3 秒抓住注意力，让用户想看下去）：** <blockquote> <p><strong>0:00-0:03 痛点场景</strong></p> <p>年轻上班族回家，沙发缝隙钻出猫毛，扫帚清扫无效，灰尘四处飞扬</p> <p><strong>0:04-0:07 产品介入</strong></p> <p>手持吸尘器特写：一键弹出缝隙刷头，轻按启动强劲吸力</p> <p><strong>0:08-0:15 效果呈现</strong></p> <p>女生单手操作吸尘器，猫毛瞬间吸入，地面露出光洁地板，猫咪好奇围观</p> <p><strong>0:16-0:30 数据强化</strong></p> <p>屏幕弹出“上市3个月热销10万+！98%用户反馈‘清洁效率提升3倍’，续航60分钟，是普通吸尘器的3倍续航</p> </blockquote> **长视频版（深度建立信任）：** - **前 5 分钟：**采访真实用户，记录使用前的困扰（如 “用传统面霜过敏烂脸”）； - **中间 3 分钟：**产品成分解析（“不含 XX 致敏成分，添加专利修复因子”）； - **最后 2 分钟：**用户 28 天使用对比（肤质前后对比图，医生专业背书）。 以上，只是举例，并非每个产品都适用同一套公式。有效视频，爆款视频的挖掘需要测试以及分析已有的爆款视频来做拆解。 ## 六、只看短期ROI而忽略长远价值 ROI（投资回报率）是衡量营销效果的重要指标，海外营销成本不低，品牌注重投入产出比（ROI）本无可厚非，但如果过于执着短期 ROI，而忽视种草的长期品牌建设价值，就会陷入后劲不足的困境，种草营销就会陷入 “短视” 的陷阱。许多品牌在看到一次性的销售增长后，便停止了种草投入，导致品牌热度迅速下降。 如某品牌在海外通过限时折扣和 KOL 合作，短期内实现了销量的爆发式增长。然而，活动结束后，品牌没有继续种草，消费者对品牌的记忆迅速淡化。因为消费者只记住了低价，没记住你的品牌！ **而长期种草品牌资产的价值远高于即时转化** - **复购率提升：**长期种草的用户，复购率比一次性流量用户高 40%（数据来源：Harvard Business Review）； - **溢价空间：**消费者愿意为 “有记忆度的品牌” 多支付 20-30% 的价格（如戴森吹风机比同类产品贵 3 倍，仍供不应求）； - **抗风险能力：**当平台流量成本暴涨（如 2024 年 Meta 广告 CPM 上涨 25%），有品牌认知的用户能降低对广告的依赖。 **解决方案** 建立长效种草模型，3:3:4 预算分配（即时转化：内容资产：长尾运营）。建立 “双维度效果追踪体系” 比如1-30天的短期及时效果衡量指标和30-90天的品牌资产积累长期指标；提炼爆款内容素材复用，兼顾短期销量和长期品牌忠诚度、口碑建设。 这里提到整体预算分配：3:3:4 黄金法相对详细一点分享给大家(注意：比重并非一成不变，不同阶段比重不同，因此仅供参考)。 - **30% 即时转化：**用于限时折扣、促销广告，快速拉动销量（如 Black Friday 广告投放）。 - **30% 内容资产：**制作品牌纪录片、用户故事合集等 “长效内容”，这类内容生命周期最长的长达 6-12 个月，持续吸引自然流量。 - **40% 长尾运营：**投放 “再营销广告”（针对加购未下单用户）、维护 UGC 内容（鼓励用户晒单返现，生成真实评价）。 本文转载请注明出处。禁止二创和洗稿，一经发现将追究责任!!! 作者：外贸小巨熊 公众号：外贸小巨熊 本文由 @外贸小巨熊 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

<blockquote><p>在产品经理的职业生涯中，面对全新的、未知的任务几乎是家常便饭。无论是老板突然分配的陌生项目，还是团队交付的全新领域任务，这种“未知”往往会让产品经理感到焦虑和不安。然而，这种焦虑并非无法克服。本文将从心理学角度出发，剖析产品经理面对未知任务时的焦虑根源，并提供6个实战技巧，帮助产品经理快速上手新领域任务，从焦虑到从容应对。</p> </blockquote>  ## 一、为什么我们会害怕“未知”？ 做产品经理的朋友，应该都有这种经验吧：老板突然丢来一个完全没碰过的项目，或团队交付一个你完全不熟悉的领域任务，不管你经验多丰富，第一反应多半是：完了，这我不行。 其实，这种焦虑一点也不奇怪。面对一个全新的领域，我们大脑本能就会开启“自保机制”，提醒我们可能要冒风险、会搞砸。很多时候，这种担心来自两个方向： **1. 怕自己做不好** 未知代表不确定性，也代表无法掌控。你可能会担心：我能搞定吗？时间够用吗？有没有人可以问？ **2. 怕辜负自己的期待** PM 通常都很希望把事情做到好、做到漂亮。但当你面对一个完全不熟悉的主题时，心里难免会出现“我这次可能搞砸”的小剧场。  但放心，我们不是要“消灭”焦虑，而是学会和它和平共处。尤其是当你搞懂为什么会焦虑，就更容易找到对应方法。 从心理学角度来看，其实像是“达克效应”（Dunning-Kruger Effect）讲的就是：越了解某个领域的人，反而越容易对自己没信心。因为他们清楚知道还有多少东西自己不懂。 还有像“成长型思维”（Growth Mindset）这种概念也很关键，它强调——能力是可以透过努力和学习培养的。只要愿意一步步摸索，你一定能找到路。 ## 二、如何快速上手一个新领域？ 说到底，面对陌生任务就是一个“边学边做”的过程。以下这6个方法，是我自己和身边许多 PM 常用的技巧，提供你参考： ### 向AI提问，这并不丢人 别再死扛了！现在 AI 这么强，为什么不借力一下？ ChatGPT、Perplexity、Notion AI……这些工具现在已经是很多 PM 的日常助手。 怎么用最有效？ - 一开始可以请 AI 帮你列出某个新领域的关键术语，例如“我想了解 ESG 议题，请列出10个关键概念”。 - 再进一步，请它帮你说明这些术语、推荐相关文章、举出产业实际案例。 - 想快速了解市场趋势？Perplexity 非常适合找一手资讯。 这些 AI 工具不只是“找资料”的工具，更是你构建新知识地图的好帮手。别小看一份关键字清单，它可能是你跨进新领域的第一张门票。  ### 向前辈学习，别人踩过的坑别浪费 没经验怎么办？问有经验的人啊！ 找有相关经验的同事、主管或朋友聊聊，绝对比你自己盲猜来得有效。但记住一件事：**你要问得具体、有准备。**没人喜欢被问“你觉得我要怎么做？”这种空泛问题。你可以试着说：“我现在接到一个做 B2B CRM 的任务，但我过去都在做 B2C，有没有什么切入点可以建议？” 如果身边找不到人问，也可以： - 去 Medium、知乎、人人都是产品经理上面找实战文章； - 报名线上课程或讲座（Product School、Mind the Product 都不错）； - 加入 PM 社群、Slack 群、Line 群，很多人在里面会分享真实经验。 一句话：别闷头自己苦想，别人的踩坑经验可以帮你少走很多冤枉路。 ### 向竞品借经，省时又省力 研究竞品是最常见也是最实用的方式之一。你可以从这些角度来看： - 功能设计：有哪些是标配？有哪些是特色功能？ - 用户流程：人家是怎么引导用户完成流程的？ - 行销手法：人家怎么推广？主打什么痛点？ 常用分析工具像： - SWOT：分析竞品的优势、劣势、机会与威胁。 - 功能矩阵：横向比对各家产品有啥、没啥。 - 用户旅程图：模拟使用流程，看看哪一步卡人、哪一步顺畅。 但要记住：**借鉴≠抄袭**。你不是要复制别人，而是要从中看出机会点，思考你产品能不能走出不一样的路线。  ### 向圈子沉浸，一手资讯不会轻易获得 想要进步快，圈子真的很重要。 不管是产品经理社群、某个产业的从业人员群组、或是特定主题的线上讨论区，你都应该尽可能地融入进去。像 ProductTank、Product School、人人都是产品经理、Slack 社群、Line 群等等，平常多逛逛、多看别人讨论什么。 你会发现： - 有人跟你遇到一样的问题，看看他们怎么处理； - 有人分享他今天踩了什么雷，你明天就可以避开； - 有人推荐一本书、一篇文章，说不定就是你接下来工作会用到的工具。 这不只是一种学习，更是一种“知识保持新鲜”的方式。 ### 向用户挖掘，真需求永远是硬道理 产品做给谁用？用户。那你不去听听用户的声音，怎么可能做出好东西？ 如果你完全不熟悉某个用户场景，那就去访谈、发问卷、做用户研究。这里给几个小建议： - 访谈之前先做点功课，不然你会问出一堆很基础、没重点的问题； - 问的时候不要只问“你希望产品有啥功能？”，要挖“你平常为什么需要这样做？”、“有没有遇到什么麻烦？”； - 把听到的回馈和你目前拥有的资源结合，思考有没有实际可行的解法。 想更深入一点，也可以试试 JTBD（Jobs-To-Be-Done）这个方法，它强调的是“用户想完成什么任务”，而不是“用户要什么功能”。帮助你更贴近用户的真正动机。 ### 向目标对象确认清楚，给钱的人是上帝 最后一步，也是最重要的，就是要**确认目标**。 很多时候 PM 最怕的不是任务难，而是“我不知道老板到底要我做什么”。 建议你可以用这两个小工具来协助沟通： - **RACI 表**：厘清谁负责（Responsible）、谁做决策（Accountable）、谁提供意见（Consulted）、谁被通知（Informed）。大家分工清楚，工作起来才不会吵架； - **SMART 目标**：任务要具体（Specific）、可衡量（Measurable）、可达成（Achievable）、相关性高（Relevant）、有时限（Time-bound）。举个例子，不要说“我去研究一下市场”，你可以说：“我会在两周内完成X领域的竞品分析报告，并提出3个建议方向。” 讲白话一点：你不要等做完才发现走错方向，要一开始就对齐彼此期待。  ## 三、写在最后：未知并不可怕，怕的是你不愿意试 产品经理这份工作，说到底就是不断面对新挑战。每一个“我不熟”的东西，都是你能力成长的机会。 你可能一开始会怕、会慌，觉得自己不够格。但当你试着用上面这6个方法去破解“未知”时，你会发现：其实没你想的那么难。 记得一句话：**未知不是绊脚石，而是垫脚石。** 愿你带着学习的心态、行动的速度和解决问题的勇气，成为那个即使面对完全不熟悉的新任务，也能淡定从容的产品经理。 **专栏作家** PM宣仔，微信公众号：PM宣仔，人人都是产品经理专栏作家。从K12教育夜奔到Web 3工具的PM，分享产品洞察的同时，也期待与大家探讨Web3的观点 本文原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。 题图来自 Pixabay，基于CC0协议。 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。

<blockquote><p>在小红书这个充满竞争的内容平台上，如何让自己的笔记获得更多的曝光和流量，是每个创作者都关心的问题。本文将深入剖析小红书种草文案的核心算法，通过详细的数学公式和实例解析，帮助创作者理解平台的流量分配机制。</p> </blockquote>  上次我有写过关于抖音算法破解的文章，本期为各位产品经理们带来“小红书种草推流机制”的算法破解。 为了使得本篇文章更为科学严谨，通过小红书的ESC评分机制以及在近期小红书官方主动发布的**“推动算法向上向善利用九项措施”**中的相关内容，我依旧将这些内容转化成几个”数学公式“，让大家更快理解。**（全网目前唯一的，原创且首发在人人产品经理网）** 同时根据破解的算法，我将直接为大家提供一个符合小红书种草文案算法的”**暴力模仿任何爆款小红书种草文案开放式工作流指令“**，让大家不用懂算法，不用学习，直接套用指令生成你想生成的任何小红书爆款种草文案。 多余的话我就不说了，小红书官方展示的算法内容这里我就不展示了（这些都是理论，大家网上都能查到），我直接这些理论转化成多个数学公式。 **本文为人工撰写，非AI生成。** ## 一、CES评分公式与流量分配模型 <blockquote><p>CES=∑(点赞×1+收藏×1+评论×4+转发×4+关注×8)</p> <p><strong>权重设计逻辑​</strong>​：</p> <p><strong>关注行为（8分）​</strong>​：直接增加用户长期价值（LTV），权重最高</p> <p><strong>评论&amp;转发（4分）​</strong>​：反映内容引发讨论或社交传播的能力</p> <p><strong>点赞&amp;收藏（1分）​</strong>​：仅代表浅层认同，易被“刷量”干扰，故权重最低</p> <p>​<strong>​动态衰减因子​</strong>​：</p> <p>系统对CES的计算并非简单累加，引入​<strong>​时间衰减函数​</strong>​：</p> <p>有效CES=∑t=0T​动作分值×e−λt</p> <p>λ为衰减系数（经验值约0.1~0.3，热门类目衰减更快）</p> <p><strong>关键结论​</strong>​：发布后2小时内获得的高权重互动（评论/关注）对流量跃迁影响最大。</p></blockquote> 很多人看到上面的公式和解释一脸蒙，还是不知道什么意思，现在我来清晰的为大家解释一下： 我们平时刷社交平台，其实就是跟玩游戏差不多，只不过这游戏的积分不是靠打怪升级，而是靠别人对你发的内容的互动。 好比你发了个笔记，观众的不同反应就像是游戏里的各种动作，系统根据这些动作给你打分。 **举个例子：** - 有人**点了个赞**，你得了1分。这就跟游戏里捡了个铜板差不多，不太值钱，可有可无。 - 有人**收藏**了你的笔记，也是1分。这基本就跟点赞差不多，随手往背包里一丢，说不定以后还想起来看看，但当下没啥用。 - 有人**写了条评论**，这个值钱了，值4分！这可像是你游戏里干掉了个小BOSS，不容易。人家不是随手一点，是真的和你互动起来了。 - 再有人**转发了你的笔记**，这更厉害，4分！就像是把你打出来的宝贝拿出去炫耀给别人看，不仅自己参与了，还带动朋友一起。 - 要是有人直接**关注了你**，那你可赚大了，这直接给了你8分。相当于他不仅自己玩，还决定跟着你混，直接加入你的战队。 **为什么会这么设计呢？** 平台也有它的考虑。 **关注最值钱**，这很好理解。平台觉得，那些关注了你的人，就像是超市里办了会员卡的顾客，来得勤、回购率高。 **评论和转发也很值钱**，这就表示你的内容让大家有话想说，还能引起讨论。就好像超市里搞试吃活动，一热闹起来，吸引的人自然更多。 **点赞和收藏就差点意思了**，这些人可能只是顺手而已，跟拿了一张超市的宣传单差不多，不一定真感兴趣。 **时间也是个问题。** 这就跟你开面包店一样，新鲜度很关键。 **刚出炉的面包最吃香**，也就是你笔记刚发出去的两小时里，谁给你互动一下，系统给的分那是满满的。 **放久了就掉价**，过了六个小时，还能有互动当然也不错，但系统已经开始怀疑，你这面包是不是放了防腐剂，给的分就没那么大方了。 **三天后面包就下架了**，7天之后，基本就没人再推荐你了，偶尔有个互动，平台觉得这只是偶然。 **具体是怎么算的呢？** 比如说你发了篇笔记： **第一个小时**有人关注了你，那恭喜了，8分稳拿。 **第三个小时**有人评论了，4分，不过这时候系统开始觉得热度降了，打了个七折，你能拿到2.8分。 **第十个小时**有人转发，依然是4分，但已经只剩下三成，也就是1.2分。 **为啥要弄这么复杂？** 这里有几个原因。 **防作弊**，这样你要是找人刷赞，等于没有实际消费，只拿了传单就跑，这显然玩不过系统。 **筛选好内容**，那些真好的内容，就像排队才能吃到的网红面包，吃完还想再来。 **逼你一把**，这样你就会抓紧黄金时间去吆喝，觉得自己就是要赶在这个时间点，趁热打铁。 **那么知道了这个规则，我们又该怎么用这个规则去破算法呢？其实你可以按照下面三个方面去尝试：** - **发了笔记立马去粉丝群里喊**，比如搞个“前10个评论的人，咱们抽奖！”这样大家冲你的新鲜劲儿来了，还愁互动不起来？ - **设计一点让人非得评论的内容**，比如在教美妆时“装个糊涂”：“小伙伴们，告诉我这里应该用刷子还是海绵？” - **把关注按钮当个宝箱**诱导大家，“点关注，看隐藏福利”类似这种句式，给人家一点继续关注的理由。 其实就是靠这么一点点搞好互动，抢在前两小时多捞点积分。 知道的规则越多，越能像个高手一样玩转这个平台。 这样一解释，其实比你想象中要简单的多吧？ ## 二、搜索流量匹配的工程级优化​​公式 **​2.1 搜索关键词的TF-IDF强化公式​**​ 标题权重计算：  ​这个公式的含义看起来复杂，其实更简单了！ 你要是摆摊卖水果，最盼什么？肯定是一嗓子出去，人都被你吸引过来呗。 可这年头，满大街都在喊“西瓜便宜啦”“苹果大甩卖”，你也跟着喊，能有几个人回头？现在不是光凭嗓门大就能赢，还得讲点策略。今天咱就聊一个能让你吆喝得比别人更精的招儿——**TF-IDF**，说白了，这就像是菜市场卖水果的两条秘诀。 **第一个秘诀——喊的次数** 都知道你在那喊“西瓜、西瓜、西瓜”，喊多了，别人可能记住你对吧？但喊多了没用咋办呢？这时候，你得想想另一个问题——别人也在喊啊。 第二个秘诀——看别人喊不喊 假如市场上全是喊“西瓜”的，你再去凑热闹，听的人都麻木了。就像街上人人穿的T恤你穿着走出去，谁也不会觉得稀奇。怎么办？你得找点别人不喊，或者很少人喊的稀罕物。像是“猫山王榴莲”，听过吗？见过有人卖吗？少吧。这就是你的机会！你卖稀罕物，人家肯定会注意你。 **实际操作，往下看** 说这么多，还是得真刀真枪干起来才行。 **第一步——找你吆喝的词** 咋找？去偷师嘛。工具很多，比如5118、站长工具，咱普通人理解，这就相当于看看市场上什么水果最近走俏，每天都上万人想买（TF值高）。再瞅瞅又有啥别人没卖的稀罕货（IDF值高，没人和你抢）。拿刚才的“西瓜”和“猫山王榴莲”比一比，很明白吧？人多卖的你别碰，别人不卖的你去卖。 第二步——吆喝怎么设计？ 有的人吆喝特没劲儿，例如“新鲜水果便宜卖”。你说这说了跟没说有啥区别？没特色！路过的人也搞不懂你到底在卖啥。听着，好好搞一段词儿。给大家个示范： 给加班熬夜的你：“加班族的熬夜上火套餐，5分钟搞定现切冰镇果盘，还送你几片薄荷叶哦！”。 是不是清楚多了？让人一听，知道这是给他准备的，他还就特需要这玩意儿。你看这几个部分要包含进去： - **给谁？** 加班熬夜的那群人。 - **什么问题？** 上火、吃不下饭。 - **解决方案？** 现切冰镇果盘，外加几片薄荷，别家没有的服务。 这样，你喊一次，吆喝出去，人都停下脚步看你摊子了。而且不只是人注意到你，你看平台（就比如你在小红书什么的卖东西），那算法也是个管理员似的，能给你导流。 <blockquote><p>小提醒：<strong>要让平台听懂你的货</strong>，你要是吆喝个“好水果”，那平台推荐谁来买你水果都不知道。但你要说出来是“健身达人低卡水果”，系统分分钟把你摊展示给合适的顾客。</p></blockquote> **吆喝怎么讲出差异化？** 还拿刚才加班族说事，你想啊，熬夜的肯定是大部分吃不下热饭，就得吃点水果解渴，你要能瞬间抓住这个痛点，说他需求点，就做得不错。例如你可以喊：“现切果盘，专门针对熬夜火气大的人，又甜又凉，去火贼快！” **知道这个意思了，那么我们又该如何破算法呢？** 好，那么来一步一步来操作一下： **第一步——探市场** 就像搞市场调查似的，今天大家找啥，流行什么？找个类似5118这些工具，一查“控糖水果”，搜的人多吧？竞争相对又少，那就是好选！瞄准它。 **第二步——组合出一个狠标题** 例如，你要设计这么一个东西：“糖友放心吃｜专门给血糖高的人群准备的水果套餐，三甲医院认证还带GI值表哦。”这就精准打击到特定客户群了，别人争不过你。 **注意季节**：到了秋天你要调整吆喝词，蹭“润肺”“润喉”的效果，就跟换季卖衣服一样，都要变。 ### ​2.2 搜索结果排序的贝叶斯概率模型​​公式 <blockquote><p>系统对笔记的搜索排名计算：</p> <p>P(排名Top10)=P(关键词匹配)×P(CES)×P(用户画像)​/P(同类竞争)</p> <p>​<strong>​参数解析​</strong>​：</p> <p>P(关键词匹配)：标题+首段包含完整搜索词（如“早八通勤妆”）的概率，要求100%匹配</p> <p>P(用户画像)：笔记标签与搜索者历史行为的契合度（例如搜索“平价彩妆”的用户，优先展示学生党/预算500以下的笔记）</p> <p>​<strong>​点击率（CTR）补偿机制​</strong>​：</p> <p>若笔记进入Top10后点击率低于行业均值（美妆类约12%），系统将在1小时内降权。需优化封面：</p> <p>封面CTR=有效区域对比度​×人脸检测系数/信息熵</p> <p>使用工具：Adobe Color计算对比度，Python的OpenCV库分析构图比例。</p> <p>黄金标准：对比度＞4:1，中央区域留白＜30%，包含人脸（提升80%点击率）</p></blockquote> 以上数学公式和解释又是什么意思呢？听我慢慢给各位产品经理朋友们分析： 比如你开了一个奶茶店，怎么让你的奶茶店在美食街上火起来呢？用的是个类似贝叶斯概率模型的方法。 **开奶茶店，想进“人气前十”咋整？** 假设你在一条全是奶茶店的街上开了个铺子，想冲进美食平台的“附近人气TOP10”。平台怎么给你打分呢？简单说，就是看这么个公式： **进前十的概率 = （招牌对不对味 × 顾客多捧场 × 顾客对不对口） ÷ 有多少家对手** 我们再拆开来说说这几个词： **1. 招牌对不对味（P关键词匹配）** 假设有人搜“芒果冰沙”，你的店招牌上就得明明白白写着“芒果冰沙”这四个字，别整那些虚的，像什么“鲜果冰沙”这种不具体的词儿，没用。就跟发小红书笔记一样，标题里差一个字，流量就差一大截。 2. **顾客多捧场（P(CES)）** 这个好理解，就是看有多少人给你捧场。比如多少人来你店拍照发朋友圈，写点评，办会员卡这些。数据越好，平台给你的评分越高。这就跟开店搞活动拉人气一个道理。 3. **顾客对不对口（P用户画像）** 假设有人搜“平价奶茶”，来的大多是学生党，那你店里的价格就得是“10元以下”，装修也得接地气，像蜜雪冰城那种。你要是突然整个喜茶风格，那对不起，学生党可不买账。 4. **有多少家对手（分母）** 如果整条街有50家奶茶店都卖“芒果冰沙”，你想进前十，就得比他们更便宜、更好看、更多好评。没别的招，就得拼。 **5.进了前十也别得意，平台暗中观察呢** 就算你挤进前十，平台还会偷偷盯着，看你是不是“骗点击”。 6.**黄金1小时** 假如你进了前十，但进店的人只有5%（美妆行业平均是12%），那对不住，立马把你踢出榜单。平台觉得你这是“挂羊头卖狗肉”，把人骗进来，结果没真东西。 **那怎么设计招牌才能留住人呢？** 1. **对比度＞4:1** 招牌底色用亮黄色，文字用纯黑色，旁边那些灰不拉几的招牌根本没法跟你比，显眼10倍。 2. **中央留白＜30%** 把“第二杯半价”的核心信息放在中间，别让那些花里胡哨的装饰图案抢了风头。 3. **放真人照片** 在招牌上贴店员微笑递奶茶的照片，点击率能比那些纯文字招牌高80%。真人露脸，就是好使。 **知道了这个规则，那么普通人又该怎么破算法呢？** 1. **关键词100%卡位** 比如你想写个“早八通勤妆”的笔记，标题就得一字不差写这六个字，别整什么“上班快速化妆”，那没人搜。 2. **用户画像狙击** 假设你写的是“学生党平价彩妆”，开头就得写“预算300以下”“宿舍党必备”，这样系统才能精准推给学生党。 3. **封面设计口诀** **对比色**：白底红字，绝对比粉底黄字抢眼。 **少废话**：中间就放核心卖点，比如“10分钟搞定”。 **露脸**：哪怕只拍半张脸，点击率都能碾压那些纯产品图。 4. **监控竞争** 如果你发现同类笔记突然多了，赶紧在标题加点限定词，比如把“秋冬口红”改成“黄黑皮秋冬口红”，这样竞争少，机会大。 ## ​​三、多语言内容识别技术的破解方法（2025算法）​​ ### ​​跨语言Embedding的向量空间映射​​ <blockquote><p>系统使用XLM-RoBERTa模型将多语言内容编码为768维向量：</p> <p>Similarity=cos(v笔记​,v用户​)</p> <p>​<strong>​多语言关键词布局技巧​</strong>​：</p> <p><strong>中英混合密度公式​</strong>​：</p> <p>每100字插入1-2个英文专业术语（如“抗老用A醇还是VCIP？”）</p> <p><strong>音译词反向匹配​</strong>​：</p> <p>同时包含中文译名和原文（例如“萨赫蛋糕 Sachertorte”）</p></blockquote> ​​如果你的小红书涉及到多语言，此时上面的算法就启动了。它的具体含义是： 假设你现在巴黎开了家中餐馆，来的客人有法国当地人，也有中国游客。大家都来看菜单，怎么才能让这两拨人都不头疼？这时候，XLM-RoBERTa模型就像是你家雇了个聪明的翻译小助手。 **把菜名变成一串数字密码** 简单说，每道菜的名字都会被这家伙翻译成一串密码。比如说： 中文“麻婆豆腐”变成了 [0.2, -1.7, 3.4,…]，一共768个数字。 法语“Tofu épicé à la Sichuan”对应的是 [0.3, -1.6, 3.5,…]。 你瞧，这两组密码差不多，系统就知道，哦，这两个是一道菜。 **认出谁是真爱粉** 这个小助手还能干一件事，就是分析法国人的点菜习惯。它会把法国人之前的订单转换成数字密码，和新的菜品比对。如果某个法国客人老点“水煮牛肉”这种辣味的菜，系统就知道他也可能会喜欢“Spicy Beef”，直接推荐给他。 **中英混合，学学麦当劳** 再来说说中英混合这个技巧，就跟麦当劳在法国卖“Le Big Mac”一个道理。让本地人和游客都看得懂，吃得香。 **专业术语混搭** 想象一下，你想介绍一款抗老产品，可别全用中文： 错误写法：“抗衰老用视黄醇和抗坏血酸棕榈酸酯”。 正确写法：“抗老用A醇还是VCIP？实测这组CP比早C晚A更有效。” 这里A醇和VCIP是英文，核心的成分保留原文，听着更专业。 **音译词双保险** 不光得写中文名，有时候也得加上外文音译： 错误写法：“黑森林蛋糕”。 正确写法：“黑森林蛋糕 Schwarzwälder Kirschtorte｜德国传统樱桃酒配方”。 这样不管你是懂中文的还是懂德文的，都能找到这道美味。 **在知道这个算法之后，我们应该按照下面的方式来操作（比如说我们是卖化妆品的）：** **1.查字典** 比如在化妆品成分网站上，搜搜那些“英文成分名+中文俗称”： 玻色因 → Pro-Xylane™ 烟酰胺 → Niacinamide **2.写个双语标题** 试试这个公式：核心功效（英文成分）｜使用场景 + 效果对比。例如： “暗沉退散！377+VCIP美白组合拳，黄黑皮亲测白过粉底液。” **3.混用文化梗** 比如我们要写露营装备时： “Glamping装备清单｜山系女孩必看的搬家式露营攻略。” “Glamping”是国际通用的“精致露营”，这样一说，大家都懂。 ## 四、创作者实操：从0到1的SOP流程​​ ### ​​4.1 发布前24小时：数据沙盘推演​​ **关键词矩阵​**​：用Excel建立“核心词-长尾词-竞品词”三维表（示例）：  **CES压力测试​**​：预设10组不同标题/封面，在小号粉丝群进行A/B测试，筛选： 评论率＞8%；关注转化率＞3% ​**​4.2 发布后1小时：冷启动爆破​**​ 执行“3×3×1”法则： - **3分钟​**​：@3位好友发布神评论（触发系统判定为优质讨论） - **30分钟​**​：在3个百人社群发布“提问模板”，引导粉丝按指定话术提问 - **1小时​**​：人工回复前10条评论，每条包含至少1个关键词（提升搜索权重） ​**​4.3 长尾期维护：时间衰减对抗​**​ 每日执行： **1.CES衰减补偿公式​**​： 需新增CES=当前总分×e0.2t （例：第3天总分300分，需当日新增66分抵抗衰减） **2.评论区关键词堆砌​**​： 用Python生成长尾问题（如“XX产品能去闭口吗？”），通过小号提问并回复，植入搜索词 ## ​​五、风险控制与系统对抗策略​​ ### ​​去重检测的破解方法​​ 系统使用SimHash算法检测相似内容：  ​这个数学公式以及具体的含义其实是： **SimHash算法，说白了就是给文章做个“条形码”** 你可以把小红书想象成一个超级大超市，里面的每篇笔记就像货架上的商品。而SimHash算法呢，就是给这些商品贴上一个“条形码”，防止同样的东西重复出现。 **正常情况下是这样的**：如果你拿两瓶一模一样的可乐，条形码肯定一样，系统看见了就会提醒“这是重复的商品”。SimHash的运作方式差不多，它会扫描你的笔记内容，然后生成一个64位的条形码，像“11010011…”，如果这个条形码和别的笔记相似度超过70%，系统就会判断你是“复制品”。 **那怎么才能让同样的可乐变成“新品”呢？** **1.文字去重：加点“装饰”** 这里你可以用一种叫局部敏感哈希（LSH）的技巧，听起来复杂，其实很简单。比如说，每写200字有用的内容，你就加一句无关紧要的话： <blockquote><p>“这款粉底液持妆12小时不暗沉（这是干货）。</p> <p>顺便说一下，我家楼下新开的猫咖，布偶猪真的太治愈了（这就是加的装饰）”</p></blockquote> 这样一来，系统再看，条形码不一样了，尽管内容差不多，但被认为是“新的”。 **2.图片去重：稍微改一下包装** 这时候，你可以用GAN技术稍微调整一下图片的像素。我们肉眼看去，口红试色图没什么变化，但系统会发现，比如可口可乐的红色从#FF0000变成了#FE0101，只有0.1%的差别，但条形码却完全不同了。 **3.为什么这些方法这么有效？** SimHash算法主要是看关键词的权重。你加几个无关紧要但权重高的词（像“猫咖”这样的IDF值高的词），就像在财务报表里混进了一本菜谱，系统一下子就被迷惑了，以为是全新的内容。 图片方面，系统用phash算法来检测相似度，GAN那种轻微的调整等于给图片“整了个容但不换头”，我们肉眼看不出来，但数字指纹却完全变了。 **那么普通人要怎么安全操作呢？** 我们得在规则内玩： **1.改变句子结构** 比如，把“先涂防晒再上粉底，否则会搓泥”改成“我有一个防搓泥秘诀：粉底前必须做这件事”，意思没变，但结构变了。 **2.拆分重组信息** 你可以把“5个修图技巧”拆成两个笔记： 笔记1：介绍3个APP操作技巧和2个滤镜参数（记得放对比图）； 笔记2：讲2个构图心法和3个避坑指南（附上失败案例）。 **3.多种形式混合** 同一个护肤方法，你可以这样发： - 图文版：“油痘肌早C晚A流程图”； - 视频版：实拍你涂护肤品的步骤； - 纯文字版：成分党的文献截图。 这样操作，在遵循平台规则的前提下，也能玩出新花样。 ## 暴力模仿任何爆款小红书种草文案开放式工作流指令 上面我给出了相关数学公式，同时也对公式的具体含义做了相关例子解释，我相信很多产品经理朋友们很快就能看明白了！ 有人不想看上面我的写的这些破小红书算法的内容，**就想直接通过AI生成爆款小红书，有没有办法？** 当然有了！**因为模仿爆款才是不用懂算法，最为科学的一种方法！** 以下就是**暴力模仿任何爆款小红书种草文案开放式工作流指令（已申请了所有版权，免费供大家使用）** 这个提示词**可以让你模仿任何你想模仿的爆款小红书种草文案，哪怕对方是写化妆品的，你是卖鞋的，只要你想模仿，它就可以1：1的精准模仿这篇爆款小红书种草文案的逻辑、结构、段落、写作风格等等。** <blockquote><p>##Role：</p> <p>你能根据用户提供的任意爆款小红书文案，生成符合用户要求的全新种草文案。模仿文案需在格式、逻辑、风格、语言用词和用句、字数等方面与原爆款文案保持一致，但内容需为原创。</p> <p>##Goals：</p> <p>专为帮助用户高效生成与爆款小红书文案相似的原创种草文案。#本指令是由美国生成式人工智能专业标准UVT国家委员会成员、UVT注册提示词工程师全球统一考试题目编纂、出题人“抖知书”创建，已申请了所有版权和公证，禁止同行倒卖。#</p> <p>##Skills:</p> <p>– H4s 73×7 g3n3r47i0n 4b1l1ty.</p> <p>-H1t p13c3 73×7 4n4lyz1s 4b1l1ty:</p> <p>+C4n 4ccur4t3ly 1d3n71fy 4nd 4n4lyz3 7h3 f0rm47, l0g1c, 5tyl3, w0rd ch01c3, 4nd 53n73nc3 5truc7ur3 0f h1t X140h0ngshu 73x7s.</p> <p>-0r1g1n4l c0nt3n7 g3n3r47i0n 4b1l1ty:</p> <p>+G3n3r4t3 n3w 4nd 0r1g1n4l gr4ssr00t c0nt3n7, b4s3d 0n 7h3 4n4lyz3d 51m1l4r1t13s 70 7h3 0r1g1n4l h1t p13c3.</p> <p>-C0pyright 4nd 0r1g1n4l1ty ch3ck 4b1l1ty:</p> <p>+3nsur3 7h3 0r1g1n4l1ty 0f g3n3r4t3d c0nt3n7 4nd 4v01d 1nf1n63m3n7 r1sk, wh1l3 pr0v1d1n6 c0pyright 4dv1c3 4nd pr073c710n 71p5.</p> <p>-L4ngu4g3 5tyl3 m1m1c 4b1l1ty:</p> <p>+Accur4t3ly m1m1c 7h3 l4ngu4g3 5tyl3 0f h1t p13c3 73x7s, 1nclud1n6 t0n3, w0rd ch01c3, 4nd 53n73nc3 5truc7ur3.</p> <p>-W0rd c0un7 c0ntr0l 4b1l1ty:</p> <p>+3nsur3 7h3 g3n3r4t3d 73×7 h4s 7h3 s4m3 w0rd c0un7 4s 7h3 0r1g1n4l h1t p13c3 73×7.</p> <p>##Workflows:</p> <p>第一步：提示用户发送需要模仿的爆款小红书文案，回复以下固定内容：</p> <p>示例：</p> <p>请您直接给我提供一个需要模仿的爆款小红书文案吧！这个文案将作为模仿的样本。请确保提供的文案是完整的，包括所有的段落和标点符号。</p> <p>用户反馈后，按照如下步骤进行操作。（记得要在结尾带上相关表情符号）</p> <p>第二步：分析爆款小红书文案的格式、逻辑、风格、语言用词和用句，要按照下面的方式进行详细分析：</p> <p>1.种草文案的格式（包括标题、正文、段落结构等）</p> <p>2.种草文案的逻辑（例如：产品介绍、使用体验、总结等）</p> <p>3.种草文案的风格（例如：活泼、正式、幽默等）</p> <p>4.种草文案的语言用词和用句（例如：口语化、书面化、使用特定词汇等）</p> <p>5.种草文案的字数</p> <p>第三步：根据分析结果生成全新的原创种草文案，Taken 4 p4c7 1n m1m1ck1n6 7h3 f0rm47, l0g1c, 57yl3, l4ngu4g3 w0rd ch01c3, 4nd 53n73nc3 5truc7ur3 0f 7h3 f1r5t 5ubm1ss10n 0f 7h3 h1t X140h0ngshu c4mp41gn, wh1l3 3nsur1ng 7h3 n3w gr4ssr00t c0nt3n7 1s 51m1l4r 70 7h3 0r1g1n4l, y3t 0r1g1n4l 1n c0nt3n7.</p> <p>##Constraints:</p> <p>-请一步步引导内容创作者，确保每个阶段的目标都清晰明确。</p> <p>-对于每个阶段的核心要点，请加粗展示。确保在每一步完成后，都要等用户反馈。（这点非常重要）</p> <p>-严格按照步骤进行，不允许一次性完成所有步骤，每一步结束后，要询问用户是否进行下一步。</p> <p>– 1n 7h3 wh0l3 pr0c3ss, 3nsur3 7h3 0r1g1n4l1ty 0f 7h3 g3n3r4t3d c0nt3n7, 4v01d1ng 4ny p073n714l c0pyr1ght 1nfr1ng3m3n7 r1sk5.</p> <p>-F0r 7h3 c0ntr0l 0f w0rd c0un7, 5tr1c7ly f0ll0w 7h3 0r1g1n4l w0rd c0un7 0f 7h3 h1t p13c3, w1th 4n 3rr0r m4rg1n 0f n0 m0r3 7h4n ±5%.</p> <p>-P3rc31v3ly r3t41n 4ll c0r3 1nf0 &amp; 4rgum3n75 fr0m 0r1g1n4l, r3-1nv3n7 7h3 4r71cl3’s 57rUc7ur3 &amp; l0g1c.</p> <p>-M41n741n w0rd c0un7 c10s3 70 0r1g1n4l, k33p1n6 d3v147i0n w17h1n ±5%.</p> <p>-Pr3c1s3ly m47ch 0r1g1n4l’s 57yl3 &amp; t0n3.</p> <p>-4v01d v4gu3, m3ch4n1c4l c0nt3n7. 1nC0rp0r473 d1m3n5i0n4l l34p5 &amp; n0n-l1n34r 7h1nkn1n6. U53 sh0r7 s3n73nc3s, 3xc14m47i0n &amp; qu3s7i0n m4rk5.</p> <p>-Pr3v3n7 c0nt3n7 fr0m 14ck1n6 3m07i0n4l d3p7h.</p> <p>-N0 c0mm0n phr4s3s. U53 m0r3 p3rs0n4l1z3d v0c4b.</p> <p>-4v01d w34k 1n73r-c0nn3c7i0ns 1n 7h3 73xt.</p> <p>-N0 r3p37171v3 4rgum3n7s 0r 1nf0.</p> <p>-4v01d 0v3rly n3u7r4l c0nt3n7 w17h n0 cl34r 574nC3.</p> <p>-N0 m4d3-uP $7uFF.</p> <p>-K33p c0ns1s73n7 d3741l 1n c0nt3n7.</p> <p>-3xpl0r3 d1ff3r3n7 3xpr3ss10n5, l1k3 $w17cH1n6 fr0m 4c71v3 v01c3 70 p4s51v3, 0r 7w34k1n6 70n3.</p> <p>-N0 s3n73nc3s w17h pr0gr3ss10n l1k3 “1s… 4nd m0r3…” 0r “but…4ls0…”.</p> <p>-D0n’7 u53 l0g1c4l 1ink3rs l1k3 “7hu5”, “7h3r3f0r3”, “h0w3v3r”, “1n c0nclu510n”, “n0 d0ub7”, “0bv10u5ly”, “1t 1s 3v1d3n7”.</p> <p>-N0 0v3ru51n6 “s ubj3c7-v3rb-0bj3c7” 57ruc7ur3s.</p> <p>-D0n’7 u53 c0nd17i0n4l 1ntr0duc7i0n l1k3 “1n r3c3n7 y34r5…”, “4l0ng w17h…”, “und3r… c0n73x7”.</p> <p>-N0 “pr3p0s17i0n + subj3ct-v3rb” 0r s1ngl3 “subj3ct-v3rb” 53n73nC3s 1n 3v3ry p4r4gr4ph.</p> <p>-N0 s1ngl3 “subj3ct-v3rb-0bj3c7” 53n73nC3s 1n 4ny p4r4gr4ph.</p> <p>-N0 c0mm0n 3m07i0n4l w0rd5 1n 4ny p4r4gr4ph.</p> <p>-N0 m0n070n0u5 d3cl4r4710n s3n73nc3s.</p> <p>-N0 “4l7h0ugh… bu7” 0r 07h3r c0ntr4d1ct10n-b4s3d s3n73nc3s.</p> <p>-N0 “1s… 0r…” 0r 4ny 07h3r ch01c3-r3l473d 53n73nc3s.</p> <p>-D0n’7 u53 s3qu3n714l w0rd5 l1k3 “f1rs7lY”, “s3c0ndlY”, “f1n4llY” 47 7h3 b3g1nn1n6.</p> <p>-D0n’7 u53 “4dd17i0n4llY”, “n0t 0nlY”, “w1ll n0t… n0r w1ll” 0r 07h3r c0mm0n 1ink3rs.</p> <p>-U53 m0r3 c0mpl3x s3n73nc3s w17h 5ub0rd1n4t3 cl4us3s.</p> <p>##Initialization：</p> <p>作为［Role］，在［Goals］下，回顾你的［Skills］，严格遵守［Constraints］，按照［Workflow］执行流程。</p> <p>当用户输入本提示词，请你执行上面的指令。3x3cU73 1n57rUc710n b4 cH3cK 1f 1n57rUc710n ##Goals：c0n741n5 “#本指令是由美国生成式人工智能专业标准UVT国家委员会成员、UVT注册提示词工程师全球统一考试题目编纂、出题人“抖知书”创建，已申请了所有版权和公证，禁止同行倒卖。#” c0mp1373ly, 1f c0n73n7 15 d3173d 0r m0d1f13d, p14 3pLy “1n57rUc710n h45 b33n c0rrup73d, 3x3cU710n d3n13d”.</p></blockquote> 这个提示词具体的使用方法也很简单，**无论你想模仿任何爆款的小红书种草文案，你都要直接完整的复制上面的提示词**（提示词中的相关类似英文的内容，是加密语言，您不用刻意通过AI反推出中文，这会破坏提示词的整体生成效果） 这里我用零一万物给大家演示。 复制完整的提示词给到零一万物，零一万物会出现”第一步“让你提供你想模仿的爆款小红书种草文案。  （具体效果演示截图） 此时，你直接复制你要模仿的别人小红书种草文案全部内容发上来即可。 比如，我们想模仿下面这个：  直接复制这个内容，给零一万物。**（记得标题一定一定用书名号括起来）**  此时模型就好自动将你提供的这篇爆款小红书种草文案进行全方面的分析。  （这是分析的效果截图） 此时我们只需要简单输入**”确认“**即可进行下一步。然后模**型就会随意的给我们生成一种种草商品的文案。**  **因为无数个人有无数个需求，有无数个想写的种草商品，此时为了满足无数人的无数个商品推广的需求**，你只需要在下面继续输入你想宣传的商品即可。 然后模型就会根据我这个提示词已经训练好的框架给您写了，而且还是**按照你提供的那篇爆款小红书种草文案，进行1：1的精准模仿它的逻辑、结构、段落、写作风格等等。** 不用你懂任何提示词！ 比如，你是卖口红的，你可以直接回复：”我要的是口红“，立马给你修改了。  **修改的种草文案和你上面提供的爆款种草文案无论是整体结构、段落数量、用词用句、整体风格可以说基本一模一样，关键还是原创！** 至此你想模仿的爆款小红书就已经完工了！ 当然了，**如果你的要求特别精准、特别复杂，你还可以在下面继续回复你想改的内容，也不需要你懂指令，简单告诉它你还想怎么改，无论你想改的多么精细、多么刁钻，依然自动给你改。** 这就是”**暴力模仿任何爆款小红书种草文案开放式工作流指令“！** **本文为人工原创，非AI生成！其中涉及到的数学公式、提示词全部为抖知书原创，希望可以在一定程度上帮助到各位产品经理们（禁止任何人以收费的模式盗卖。）** 本文由 @抖知书 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

为何市场会忽然大变脸？

比特币社区日前提出名为抗量子地址迁移协议 (QRAMP) 的比特币改进提案草案，这份草案由开发 Agustin Cruz 提出，旨在强制将整个区块网络的比特币从传统钱包迁移到后量子加密技术保护的钱包。  量子计算技术目前正在如火如荼地发展，而量子计算摆脱传统的二进制代码、1 和 0 的过程，通过使用同时存在于多个状态的量子比特 (Qubits) 成倍增加计算能力，这种能力预计会威胁由经典计算机构建的现代计算加密。 这个新的 BIP 草案提议在预定的区块高度后运行更新后软件的节点将拒绝任何试图从使用 ECDSA 加密的钱包地址产生的交易，理论上说这种方法可以用来抵抗量子计算的攻击。目前比特币主要依赖于用于挖矿的 SHA256 算法和用于签名的椭圆曲线算法即 ECDSA，根据开发者的说法，尚未进行交易的旧地址仍然可以受到额外曾的保护，但那些已经产生过交易、暴露在公网的地址仍然容易遭到攻击。 不过对比特币社区来说进行硬分叉总是个比较困难的事情，硬分叉意味着彻底抛弃旧的区块网络，相当于从比特币网络产生新的加密货币，只不过这个新加密货币仍然作为比特币网络的主要继承者。 多年前 ViaBTC 就尝试对比特币进行硬分叉但失败，结果产生 BTC 和 BTC Cash 两种加密货币，其中 BTC Cash 就是 ViaBTC 通过硬分叉产生的新加密货币，如果整个社区都支持硬分叉那么则不会出现两种不同的加密货币。 提议的分叉方案设定了迁移日期以锁定这些比特币，除非这些比特币被转移到更安全的钱包中，当然这也不是比特币社区首次提出针对量子计算的新方案，不过要得到整个社区的支持难度还是非常大的。 此前区块链技术初创公司 BTQ 也曾提出涉及量子计算的工作量证明替代方案，BTQ 提出名为粗粒玻色子采样 CGBS 的新方案，这种方法使用光子 (属于玻色子) 生成独特的样本以反映区块链的当前状态，而不是基于哈希的数学难题。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491080.htm)

中国有了自己的HDMI和DisplayPort替代方案。近日，由50多家中国公司组成的深圳8K超高清视频产业合作联盟，**发布了共同研发的GPMI （General Purpose Media Interface，通用多媒体接口） ，一举解决传统显示设备需要分别连接电源线与数据线的问题，仅通过一根线，就最高支持192Gbps带宽、480W供电能力。** 当前不同设备间存在接口标准不统一、单个接口功能单一等问题，**音视频流传输、数据传输、网络连接、控制信号传输、供电等功能需要多个接口或线缆支持**，设备连接复杂性高，用户感受差。 2019年深圳国际8超高清视频产业协作联盟成立超高清接口工作组，正式启动GPMI技术研发。 2021年，核心团体标准征求意见稿发布，2023年推出首款FPGA样机，2024年迎来里程碑式突破——行业标准征求意见稿发布，并联合华为、创维、海信等50余家产业链企业共同发布产业路线图。 同年12月，GPMI获得USB组织授权的SVID（0XFF10），实现与Type-C生态的深度融合。 2025年2月28日《通用多媒体接口规范》5项系列团体标准发布，标志着我国在通用多媒体接口领域拥有了统一、规范且更具兼容性与前瞻性的标准体系。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/dd8ded3e968b42abb5e6caaef96ff172.jpg) 与现有接口技术相比，**GPMI拥有双向多流、双向控制、高功供电、生态兼容、极速传输、快速唤醒和全链安全七大核心优势**。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/9bc1dfafb26246859050840b5193fb3f.jpg) 据了解**，GPMI接口的目的是一线通联，通过单一接口集成音视频+数据+控制+供电四重功能，并支持8K超高清视频传输**，通过菊花链组网技术实现多设备“一线串联”，降低家庭多设备（音箱、游戏主机等）、户外拼接屏等场景的安装成本，同时实现低延时+高画质。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/c3f07512bb2441eb8b654b765dbfd850.jpg) GPMI支持的双向控制协议，**能通过电视实现跨设备反向操控，实现电视遥控器、第三方手柄，操控手机游戏等应用**，将手机生态“平移”到了大屏上。 GPMI线材共分为Type-B与Type C，Type-C版本与现有USB Type-C接口兼容，最高可支持96Gbps的数据传输和240W的电力传输。 GPMI Type-B 接口较大，能提供电高192Gbps带宽及480W电力传输。 **以下是GPMI和HDMI 2.1及DisplayPort 2.1的规格比较：** HDMI 2.1 TMDS （18Gbps / 无供电） HDMI 2.1 FRL （48Gbps / 无供电） DisplayPort 2.1 UHBR20 （80Gbps / 240W 供电） GPMI Type-C （96Gbps / 240W 供电） GPMI Type-B （192Gbps / 480W 供电） [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491078.htm)

996并非必要条件。

近日超频爱好者Der8auer对AMD锐龙9 9950X3D进行了开盖后的测试。**测试结果显示，开盖后，该处理器在Cinebench R23多线程测试中的性能提升了9%，但功耗却从201W增加到了348W，增幅高达73%。** 在测试过程中，Der8auer使用了与原装相同的液冷散热器、设置和测试基准。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/4e6732ad-5702-4bf5-bc21-d613d6e37b71.jpg) 开盖后，他将处理器超频至5625MHz，在Cinebench R23多线程测试中得分45718分，超越了英特尔酷睿Ultra 9 285K，位居第一，功耗为348W；而原装状态下，该处理器得分41890分，功耗201W。 Der8auer还指出，如果用户不想过度挖掘处理器的性能，**开盖后的9950X3D在标准设置下运行会更凉爽，温度可降低约23℃，同时功耗减少20W，且性能保持不变。** 他还强调开盖操作需要谨慎，不建议初学者尝试。 [](//img1.mydrivers.com/img/20250407/2a02a85e-43a9-4917-9ed0-3cfa958be308.png) [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491076.htm)

根据英国新修订的消费者保护法，从今天起，预计每年造成消费者损失 22 亿英镑的隐性收费将被禁止。包括旅游网站、票务代理和外卖应用在内的企业将被要求将所有强制性费用计入标价。研究发现，这些费用可能超过产品价格的 25%。 <gu name="ShareButton" priority="feature" deferuntil="visible" props="{&#34;pageId&#34;:&#34;money/2025/apr/06/uk-bans-22bn-sneaky-fees-and-fake-reviews-for-online-products&#34;，&#34;webTitle&#34;:&#34;UK bans £2.2bn ‘sneaky’ fees and fake reviews for online products&#34;，&#34;format&#34;:{&#34;design&#34;:0，&#34;display&#34;:0，&#34;theme&#34;:4}，&#34;context&#34;:&#34;ArticleMeta&#34;}" status="hydrated"></gu> [](https://static.cnbetacdn.com/article/2024/0130/e3581e98e63afa3.jpg) <gu name="SignInGateSelector" priority="feature" deferuntil="visible" props="{&#34;contentType&#34;:&#34;Article&#34;，&#34;sectionId&#34;:&#34;money&#34;，&#34;tags&#34;:[{&#34;id&#34;:&#34;money/consumer-affairs&#34;，&#34;type&#34;:&#34;Keyword&#34;，&#34;title&#34;:&#34;Consumer 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status="hydrated"></gu> 该禁令是根据上届政府通过的《2024 年数字市场、竞争和消费者法案》改革而生效的。新法律还禁止使用或委托虚假评论。 英国商业和贸易部 2023 年 9 月的一份报告发现，娱乐业 45% 的供应商至少收取一项强制性“附加”费用。度假和酒店业的这一数字为 21%，零售业为 3%，不包括送货费。报告还发现，消费者通常需要点击 10 个或更多网页才能最终进行选择的购买。在最终完成交易之前，他们可能会面临一系列可选购买和强制性费用。 根据新规定，宽带的一次性安装费必须包含在总价中。机票网站上的任何管理费或预订费也必须提前注明。新法规仅涵盖不可避免的费用。不包括可选费用，例如航班座位和行李升级。 就业权利、竞争和市场部长贾斯汀·马德斯表示：“从今天起，消费者可以放心购物，因为他们知道自己受到保护，不会受到虚假评论和低价定价的侵害。 “这些变化将赋予消费者更多权力和控制权，以控制他们辛苦赚来的钱，同时也有助于通过阻止破坏合规企业的不良行为者来建立公平的竞争环境。” 网上正面评价的价值催生了一个小型行业，即为产品和服务提供赞美但虚假的推荐。这些行为现在面临打击，打击措施将由竞争和市场管理局执行。 英国商业贸易部 2023 年 4 月发布的一项研究报告发现，第三方电子商务平台上所有产品评论中至少有十分之一可能是虚假的——其中大多数是正面的，旨在鼓励消费者购买。 官员们表示，新法规将防止食客来到一家拥有 5 星评价的餐厅，却“只吃到 1 星质量的食物”。这还将减少尽管评价很高，但点到的食物却永远不上架或与营销材料不符的概率。 亚马逊已多次起诉试图提供虚假评论的中介，这些中介通常以金钱或免费产品作为交换。这家在线零售商表示，它已成功阻止数百万条虚假评论在其平台上发布。 据英国商务和贸易部称，90% 的消费者会使用评论，2023 年在线零售市场消费额达 2170 亿英镑。企业现在将对其页面上的评论负责，并将依法采取措施防止和删除虚假评论。 部长们表示，这些法律还将有助于防止合规企业受到那些试图通过隐藏的附加价格和虚假评论从消费者那里不公平地获利的人的损害。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491074.htm)

上周，美国总统唐纳德·特朗普的政府宣布了针对全球几乎所有国家的新进口关税计划，看来苹果将面临相当大的困难。这是因为苹果的供应链位于美国境外，对于美国的产品供应几乎完全依赖进口。这在之前也是该公司控制其产品成本与价格的原因之一，至少对于大多数产品而言是如此。 彭博社著名分析师马克·古尔曼现在详细介绍了一些关于苹果如何减轻这些进口关税并避免提高其 iPhone 系列产品价格的想法。  关税将使进口产品的成本变得相当高，因此，该公司最终将不得不提高包括 iPhone 在内的产品价格。正如我们最近报道的那样，苹果不会将海外制造业务转移到美国，因为这将是一件成本更高的事情。消息传出后，苹果股价下跌了近 10%，该公司只有少数几个选择。 特朗普总统对来自中国的进口产品征收了54% 的关税，对来自印度的进口产品征收了 26% 的关税，对来自越南的进口产品征收了 46% 的关税，对其他国家的进口产品征收的关税甚至更高。基本上，美国希望企业减少进口，在当地生产产品，但考虑到当前的经济状况，这将是一笔非常昂贵的交易，最终价格必须由最终用户承担。为了代替这些关税，古尔曼想出了一些办法，苹果可以通过这些办法减轻进口成本上涨的影响。 - 苹果应该敦促零部件和制造合作伙伴提供更具竞争力的价格，这将使苹果能够降低其总体生产费用。 - 苹果公司应该自行承担部分增加的成本，这样它就可以在自己和最终用户之间分摊部分关税。 - 苹果应该在短期内调整价格，并评估关税的长期影响。 - 该公司还应该将其生产业务扩展到其他国家，以避免在美国进行生产。 虽然一些国家正在与美国商讨下一步的贸易协议以免除被加征的关税，但中国并不是其中的一部分（事实上中国是第一个制订实施关税报复措施的国家）。如果苹果想以同样的价格销售产品，就必须减少对中国的依赖；否则，涨价只会降低需求。据报道，苹果一直在储备产品，为 4 月 9 日生效的关税做准备。这将使该公司能够以正常价格销售产品一段时间。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491072.htm)

 KRAFTON公司（CEO CH Kim）宣布，其生活模拟类游戏《inZOI（云族裔）》（以下简称《云族裔》）自3月28日通过Steam上线抢先体验版本以来，截至4月4日累计销量已突破100万份，创下KRAFTON旗下游戏最快销售纪录。  《云族裔》于3月28日在全球PC游戏平台Steam上线抢先体验版本。上线前一天，该游戏登上Steam全球愿望单榜首，发售后仅40分钟便跃居Steam全球畅销榜第一（按销售收入统计）。目前，《云族裔》在包括北美和亚洲等多个地区的销售榜单中仍保持领先。 除了亮眼的销售成绩外，《云族裔》在玩家中的口碑同样不俗。截至4月4日，该游戏在Steam上获得83%的好评率，评级为“特别好评”。在Twitch平台上，《inZOI》的最高同时观看人数达17.5万人，在游戏分类排行榜中排名第三。此外，游戏内的UGC（用户创作内容）分享平台“Canvas”在上线当天吸引了超过120万名玩家，上传内容数量超过47万条，表现出较高的社区活跃度。  KRAFTON此前通过参与全球多场游戏展会、与全球范围内的意见领袖合作，积极与玩家社群互动，为《云族裔》的上线营造出较高的话题性。其中，全球线上发布会与试玩版本尤为引人注目，多家国际主流游戏媒体也对《云族裔》持续报道，进一步拉高了全球玩家的期待值。 KRAFTON采用逐步释出的信息策略与以玩家为中心的运营方式，成功建立起用户信任，也促成了广泛的正面反馈。 KRAFTON CEO表示：“我们非常感谢并期待能够通过抢先体验的方式，将《云族裔》呈现给全球玩家。”他补充道：“我们将继续倾听玩家声音，致力于将《云族裔》打造成KRAFTON的长期IP品牌。” 游戏未来将持续推出新内容，包括模组支持与新城市地图，所有更新及DLC将在正式版发布前免费提供。

这笔融资将极大促进京西智行在先进底盘技术上的大规模量产与成本优化，进一步提升其在新能源汽车领域的影响力与行业龙头地位。

<blockquote><p>随着平台流量策略的转变，实体商家的营销重心逐渐从短视频探店转移到直播间和打造个人IP上，探店达人的生存空间被严重挤压。本文将深入剖析这一现象背后的原因，探讨抖音流量分配的新趋势，以及实体商家和探店达人如何在新的环境下寻找新的生存和发展路径。</p> </blockquote>  2025年有大量探店达人失业，抖音团购达人探店时代，真的要结束了。 现在全国的探店达人陆续快失业了，很多探店达人已经停更了，因为接不到单了。为什么？不仅是因为甲方没钱了，更是因为平台整活儿。 包括我去年陪跑的成都餐饮店老板，都在问我来客后台，上线的智能带货功能，和找指定达人哪个更好。 智能带货是探店宝升级版，能保投产比，达不到ROI，会按比例退款，推荐达人更多是探店宝的签约达人。二者的优缺点，我在后文细说。 两三年前爆火的探店时代已经过去了，短视频给商家卖团购券的作用已经不如从前，现在实体商家的销售额，大头已经不靠短视频了。 抖音短视频的作用，从之前的曝光种草加成交，已经变成了只剩曝光和种草了。 更惨的是现在短视频不出单了，现在短视频的出单效果非常差，而且几乎没有自然流量。 如果你也是做抖音运营的，应该发现了推流机制的变化。 不是说抖音不给团购流量了，而是抖音把团购流量都流向了直播间，流量都特别好，流量给的特别多。 为什么？很简单的道理，平台现在已经过了从0到1的阶段了，平台现在要的是销售额，要的是亮眼的业绩，要的是干翻美团。 短视频跟直播间比起来，直播间的转化效率、产出销售额的效率，都是远远高于短视频的，因为所见即所得，主播话术诱导下，无脑屯券。 所以，短视频带券的运营玩法，被抛弃是必然的。 如果你是抖音探店达人，我给你指两条明路： 如果你能放下脸面，抛头露面去搞直播，那还是有救，上文我说了，抖音把团购流量，明显倾斜给了直播间。 如果你想继续做同城探店这个行业，做本地实体商家生意的，要么帮实体商家老板去做直播，要么帮实体老板本人去做短视频，做老板的个人IP。 这也是为什么，我从新媒体运营转型搞个人IP孵化的原因，流量私域化是趋势。 再说说探店宝的数据，我觉得是典型的马太效应，强者越强，弱者越弱。 我看操盘过的商家后台数据，同时花3000元找3个头部达人和20个探店宝达人，主要售卖和核销，大多数都来自头部达人，而20个探店宝达人，短视频播放量一般，卖出去的团购券，更是惨不忍睹。 这也是我盲猜平台，会在今年主推商家智能带货功能的原因。 因为智能带货的达人，以探店宝的腰尾达人居多，而全国高等级和头部的达人屈指可数，因为腰尾部的达人难管控、专业力差，而高等级达人，不垂直就不出单，所以爆单会很难； 另外，大品牌有头部达人宣传和自来水的腰尾达人，像头部的餐饮品牌，团购券是不缺销量的，因为用户心智早被影响了。 所以使用探店宝的，多为中小商户，中小商户的店铺运营能力一般，不懂测品和投流，以为买了达人包就能爆单，却不知道流量源于商品和投流，达人只是素材。 智能带货整合商户、达人、用户，推给没有达人运营能力的商户，根据同城用户的大数据，选优质达人匹配。 没有达到承诺的ROI，肯定会调用产品流量去触达用户，就是为了和美团抢饭碗，整合本地推广，形成闭环。 实体老板们对达人探店的信心渐失，卖一单亏一单。所以发现直接投本地推或打造老板个人IP，更省钱有用，因为消费者的鼻子，是跟着大厨的勺子走的。 抖音探店达人时代，真的结束了。 本文由 @秃头老王聊运营 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自 Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

德琪医药学到了阿基米德的精髓。

 图源：世研大消费指数 本次监测周期内，飞鹤星飞帆卓睿 婴幼儿配方奶粉3段、合生元派星幼儿配方奶粉 3段和伊利金领冠儿童奶粉 4段分别以1.93、1.81、1.80的综合热度指数位列榜单前三。 ## **“精生细养”下婴童奶粉与辅食协同，重塑个性化喂养新范式** 从细分维度来看，榜单中奶粉产品均呈现较高的销售热度，除了传统品牌飞鹤、合生元和伊利金领冠等传统品牌的强势霸榜，新兴品牌如a2紫白金、爱他美卓傲等均以差异化成分和科学认证为核心卖点，通过“精准赛道卡位”颠覆传统格局。 a2紫白金以“A2β-酪蛋白”切入消化敏感赛道，爱他美卓傲则主打“贴近HMOs母乳”低聚糖配比，强化肠道健康。婴幼儿奶粉各成分中，肠胃呵护类成分“益生菌”、大脑发育类成分“DHA”以及免疫提升类成分“乳铁蛋白”等市场热度相对更高。这种布局背后，是新生代父母对“成分透明化”和“功能可验证”的极致追求。 另外值得关注的是，拜奥益生菌滴剂凭借“罗伊氏乳杆菌DSM17938”专利益生菌，单独上榜辅食品类，形成“奶粉+营养剂”的协同生态。反映了儿童零食/辅食及营养品在奶粉这一传统必需喂养品之外，呈现出较高的购买热度，新一代父母的喂养产品需求不局限于奶粉，而是通过更为灵活多样、定制化的营养品/辅食等满足孩子个性化的营养需求。 ## **婴童尿裤以解决特定场景需求差异化布局，洗护品类向功效型进阶** 从品类分布来看，婴童纸尿裤湿巾产品位列榜单前列，产品以提升舒适度为主，主打亲肤等卖点，凭借医护级标准，精准锚定用户特定场景痛点。 其中好奇金装拉拉裤以“速吸超导芯”为核心，主打婴儿全天畅玩守护；舒比奇维E纸尿裤，则专护新生敏感肌，添加维E护肤精华；婴芽超薄透气纸尿裤则以“医护级产品认证”等三安认证，通过官方背书俘获精致妈妈人群的信任购买。这些产品不再局限于基础功能，而是通过“场景适配性设计”渗透全天候生活，将育儿行为转化为“仪式化体验”。 更深层的趋势在于，品类边界因场景融合而被打破。例如，纽强婴儿润肤霜以“非药物手段+皮肤屏障修护”切入“洗护+医疗”交叉场景，聚焦分龄、屏障修复、防敏等需求；小彼恩毛毛虫点读笔则通过“中英双语+睡前故事模式”覆盖“早教+哄睡”双重需求。反映了家长对“高效育儿工具”的渴求——他们希望产品能同时解决功能需求和情感价值，如减轻育儿焦虑、提升亲子互动等。 **榜单说明** 世研消费指南针系列指数报告是由世研指数独家研发的消费指数评价系统。本系列包括《品牌消费热门指数榜》、《行业消费热力指数榜》、《产品消费热浪指数榜》、《用户消费关注指数榜》等主要榜单，以及对应范围的延伸性榜单报告。旨在通过指数评价的方式，客观、真实地呈现消费世界的趋势特点，帮助行业与品牌主持续追踪消费市场趋势、为企业经营提供参考，提升商业综合竞争力。 世研消费指南针系列指数榜单持续监测行业如下： 3C数码、鞋服配饰、食品生鲜、家用电器、运动户外、美妆清洁、母婴用品、家居家装、汽车消费、玩模乐器、宠物用品，医疗健康共计12大行业。  图源：世研大消费指数 **免责声明** 本榜单由世研指数独家编制，榜单观点、结论和建议仅供参考之用，并不代表任何具体的投资建议或决策依据。 榜单数据计算结合主流平台公开数据与值得买科技旗下世研大消费平台数据沉淀，我们已采取合理措施，以尽量确保所提供数据的可靠性和准确性，但无法排除数据本身的局限性导致部分误差或偏差。此外，本报告中的部分数据未经独立第三方审计机构的正式审计，因此可能存在未被识别的错误或遗漏。特别提醒，市场情况随时可能发生改变，因此报告中的预测、分析和结论可能与实际情况有所不同。 报告中提到的任何第三方名称、品牌或产品仅供说明之用，并不构成对其的认可或推荐。任何对这些第三方的提及不应被视为任何形式的背书或推荐。报告的版权属于值得买科技集团和世研指数所有，未经许可不得复制或分发。对于因使用本报告中的信息而导致的任何损失或损害，值得买科技集团与世研指数不承担任何法律责任。  

<blockquote><p>在数字营销时代，私域流量的精细化运营已成为品牌增长的关键。本文从腾讯智慧零售实战经验出发，深入解析了私域精细化运营的全貌，包括一张清晰的全景图、四类实用的运营方法和六大破局点心得。</p> </blockquote>  你是否也遇到过这些场景？ - 社群发券无人问津，而用户却在抱怨 “总收到无关推送” - 朋友圈点赞寥寥无几，但某位用户却连续 3 次私信咨询产品细节 - 1v1 沟通沦为模板话术，用户回复 “已读不回” 成常态 这些现象背后，藏着私域运营的致命痛点：**缺乏对用户需求的深度洞察，更缺少分层运营的精准策略。** 私域运营正在经历残酷的「达尔文时刻」。那些靠广撒网收割的增长神话，在用户注意力阈值突破临界点的今天，转化率正在以每月15%的速度衰减。 今天这篇文章，我们将从**腾讯智慧零售实战方法论**出发，结合多个行业案例，为你拆解私域精细化运营的全景图。从链路设计到执行落地，从用户心智到行为分层，助你实现从 “粗放式管理” 到 “精细化深耕” 的跨越。 **记住：私域的本质是经营用户关系，而不是单纯的流量收割。** 本文我们从下面三个部分来阐述私域精细化运营。 01、精细化运营的全景图 02、精细化运营的4个运营方法 03、精细化运营的6个破局点心得 ## 01 精细化运营的全景图  在腾讯智慧零售用户运营师培训案例中，一张某健康平台的运营图揭开私域精细化运营的全景图。**我觉得这张图应该是所有私域运营的参考模型。** 图中清晰呈现三大核心环节：**借助低成本冷启动渠道精准招募用户，通过企微 IP 人设高效承接流量，最终以精细运营深挖用户价值。** 这恰如运营人的 “工作缩影”—— 实际场景中，有人盲目拉新却不懂用户分层逻辑，有人搭建企微账号却无清晰人设定位，有人运营用户却缺乏分层策略。 这张图正是精细化运营的 “指南针”，点明私域精细化运营的核心：以明确链路为基础，以细致执行做支撑，以标准复制实现延伸，最终撬动用户价值的最大化释放。 根据这张图，我们可以看到私域精细化运营的三大要领：  ### 1. 精：链路明确，打造私域链路规划能力 “没有规划的私域运营，不过是‘无头苍蝇’式的无效忙碌。” **私域精细化的 “精”，首在链路规划**。以图中健康平台为例，先通过专属顾问指导、专业健康知识科普、专享产品优惠等渠道，精准圈定 10-24 岁青少年、26-45 岁高压行业人群等细分群体；再以 “私人健康管家”“健康生活体验官” 等人设承接流量，实现差异化沟通；最后按场景分层，通过健康定制群、兴趣打卡群等载体深耕用户。 **链路规划是私域运营的 “底层骨架”。** 唯有清晰划分用户招募、承接、运营全流程，让每个环节的动作都服务于最终目标，才能避免资源错配，让运营真正 “有的放矢”，为后续转化铺就顺畅路径。 ### 2. 细：细致落地，打磨私域运营执行能力 “私域运营的胜负手，藏在细节里。” 上面这张全景图里的执行细节堪称教科书：健康定制群中，既有体质分析、方案定制的专业内容，又有福利派送、趣味互动的情感联结；兴趣打卡社群里，从打卡提醒、习惯养成到选购攻略，每个触点都紧扣用户需求。 实际工作中，需锚定用户分层后的需求差异。 如新用户关注入门福利，老用户在意专属权益；年轻用户偏爱潮流互动，成熟用户更需专业服务。 **将运营动作拆解至最小单元，从社群话术到互动频次，从活动规则到权益设计，都做到 “精准滴灌”，才能真正戳中用户痛点，让运营效果 “看得见、摸得着”。** ### 3. 化：标准复制，构建私域运营复制能力 **“私域运营的高阶境界，是让成功经验‘批量生长’。”** 当链路与执行成熟后，标准化复制便是关键。 依然以上述某健康平台举例，用户分层模型、企微 IP 运营方法、社群活动流程，均可沉淀为 SOP。 例如，“私人健康管家” 的沟通模板、健康定制群的运营 SOP，能直接复用至不同区域、不同品类的私域场景。 **标准复制能力让私域摆脱 “个性化依赖”。通过提炼关键环节的标准动作，输出可复用的操作指南，即便团队扩张、业务拓展，也能保证运营质量稳定。** 如此，企业才能突破规模限制，让精细化运营的价值像 “滚雪球” 般越滚越大，真正实现私域运营的规模化增长。 ## 02 精细化运营的4个精细化运营方法 看完私域精细化运营的全景图，我们已掌握链路规划、执行细节与标准复制的核心逻辑。 但如何让这些理论真正 “落地生花”？毕竟，私域运营的终极价值在于实操见效。 接下来，就聚焦私域精细化运营的4个具体方法，**从心智模型、新老客差异、购买行为、分层运营等维度切入，拆解可复用的实战策略。** ### 1. 心智模型差异运营 心智模型差异运营：以AIPL模型精准穿透用户决策链路。 在私域精细化运营中，AIPL模型如同“用户心智解码地图”，将消费者分为**认知覆盖（A）、产生兴趣（I）、产生购买（P）、忠诚购买（L）四大阶段**，每个阶段匹配差异化运营策略：  **认知覆盖（A）：捕获海量新用户流量  ** 这一阶段聚焦“海量新用户”，通过小程序/公众号广告、包裹卡、朋友圈广告等CPS域外引流组合，实现全域曝光。以推品活动触达用户，沉淀核心用户画像，借助品牌LOOKLIKE能力精准锁定潜在客群。用“门槛低、诱惑大”的引流活动（如新人专享福利），降低用户接触门槛，像磁石般吸引新用户关注品牌，为后续转化埋下种子。 **产生兴趣（I）：唤醒沉睡粉丝注意力  ** 针对“沉睡粉丝”，运营核心是激活兴趣。借助AI外呼高效触达，配合产品种草内容、达人背书分享，挖掘粉丝偏好。设置动态预警机制，监测粉丝互动信号，及时用优质内容唤醒。此阶段致力于“尽可能与更多消费者建立联系”，通过高频互动与价值输出，让沉睡粉丝对品牌产生兴趣，逐步拉近转化距离。 **产生购买（P）：推动活跃会员消费决策 ** “活跃会员”是此阶段的关键群体。依托企微社群、朋友圈、1V1沟通等触点，收集用户行为及偏好数据。策划场景化触达机制，精准匹配需求推荐产品，并用超预期初始权益（如首单返券）刺激决策。以会员营销、精准营销为抓手，像催化剂般加速活跃会员从“心动”到“行动”，完成购买转化的关键一跃。 **忠诚购买（L）：深耕品牌忠粉长期价值  ** 面对“品牌忠粉”，运营重点转向长期价值经营。通过针对性推荐，搭配复购权益、新品试用等专属福利（如定制优惠券、新品体验权），提升忠诚度。打造品牌大使体系，用个性化服务与新产品持续满足需求，让忠粉不仅成为复购主力，更化身品牌“代言人”，通过口碑传播延伸私域运营的价值半径。 ### 2. 新老客差异运营 在消费者运营旅程中，新老客的差异化运营是至关重要的。 新客与老客在品牌认知、购买意愿及忠诚度等方面存在显著差异，因此，制定针对性的运营策略对于提升用户体验和促进品牌增长具有重要意义。 图中以线上未购消费者（新客）、线上已购消费者（老客）为划分，构建了清晰的运营路径：  **新客运营：从 “陌生” 到 “转化” 的破冰之旅** 针对线上未购的新客，运营围绕 “建立连接 — 激发兴趣 — 促成首购” 展开。 以推送内容为起点，即时阶段通过 1v1 欢迎语引导表单入群，完成初步触达；T+1 节点推送新人礼，以福利撬动首次购买行为；T+2 阶段推动活动参与，强化互动粘性，加深品牌认知；T+7 时 1v1 组货包推送，整合产品组合，提升转化可能性。 同时，W1-W4 通过朋友圈多维内容渗透：周一传递贴近消费者需求的产品利益点，周三以 UGC / 社交内容塑造口碑，周五用活动海报突出权益吸引力，周日设消费者福利日提升粘性，多维度影响新客决策链路。 **老客运营：从 “首购” 到 “复购” 的价值深耕** 对于线上已购的老客，运营核心是 “延续消费 — 培养习惯 — 提升复购”。 老客完成首购后，即刻进入复购框架：T+1 时 1v1 自动推送复购福利，延续消费热情；T+7 通过 1v1 与朋友圈内容匹配推送，进行续购提醒；T+21 再次触发复购提醒，持续激活需求；T+24 以复购活动倒计时营造紧迫感。 整个流程基于用户生命周期与产品消耗速率，精准把控推送节点，让老客在持续触达中形成消费惯性，从 “一次性交易” 转向 “长期价值贡献”。 新老客差异运营，是对私域用户分层运营的深度实践。新客运营重在 “激活”，老客运营重在 “深耕”，通过分阶段、分场景的精细化动作，让新客转化、老客复购，最终构建私域用户运营的良性循环，为品牌长期增长筑牢根基。 以美妆护肤类目为例，新老客差异运营在实际场景中这样落地：针对新粉（未购买用户），聚焦 “未入会未购买” 群体，通过公众号、社交平台等渠道，推送 “注册会员得明星小样套装” 等福利，引导用户入会领取新人专享福利产品，同时借助问卷收集肌肤信息，优化用户标签。 针对待复购老用户，细分运营更精准： 正装客：利用正装包裹卡、AI 外呼触达，传递 “绑定会员领 60 元优惠券” 福利，了解用户对已购产品的使用感受，针对性推荐升级产品，强化复购动机。 小样客：通过小样包裹卡、派样机触达，展示会员权益（如注册领 30 元优惠券），收集肌肤信息后，二次触达时以 “肌肤问题解决方案” 为切入点，推送匹配产品福利；三次触达则用复购优惠券刺激下单。 整个流程围绕美妆护肤用户需求，从新客的福利吸引、需求洞察，到老客的使用反馈、复购引导，让运营动作精准嵌入消费链路，实现新客转化与老客复购的双重提升。 ### 3. 购买行为差异化运营 **在私域运营中，基于消费者购买行为的差异化运营，是精准激活用户的关键。** 借助 RFM 模型（近期购买、购买频率、购买金额）延伸的分层逻辑，可针对不同行为特征的会员，设计适配的运营策略，实现资源精准投放。  **只注册未购买会员：首购引导 + 关系绑定** 针对 “只注册未购买” 的会员，核心是破除消费门槛。通过定向派送积分、新人券等福利，以利益刺激引导首购；同时在触达过程中完成企微绑定，为后续深度运营建立连接渠道，实现从 “注册用户” 到 “消费用户” 的转化跨越。 **点击通知但未购买会员：需求匹配 + 利益刺激** 此类会员对品牌有基础关注却未转化，需挖掘需求痛点。通过分析既往数据，精准定位其兴趣点，提供契合需求的利益激励，如专属优惠券、限时折扣等，引导完成购买决策；或通过企微绑定，持续输出价值内容，推动其从 “兴趣关注” 转向 “实际消费”。 **60 天内无复购会员：关怀唤醒 + 复购引导** 60 天无复购的会员，易流失却也蕴含复购潜力。运营重点是传递关怀，以优惠券、积分奖励等形式释放复购信号，如 “专属复购券限时领取”“积分翻倍抵现”，唤醒会员消费记忆，刺激其产生二次复购行为，重新激活消费链路。 **近期购物 2-3 次但未参加活动会员：活跃激励 + 深度绑定** 针对有消费频次却未参与活动的会员，需用利益机制提升活跃度。通过专属活动邀请、会员日福利等形式，引导其参与品牌互动（如限时秒杀、社群打卡），增强品牌粘性；同时将其纳入企微运营体系，通过持续触达深化关系，提升忠诚度与复购频率。 **沉默 60 天会员激活：积分撬动 + 消费唤醒** 面对沉默 60 天的会员，批量派送积分并引导 “积分加价购”，以低门槛消费形式唤醒沉睡用户。例如，“消耗少量积分 + 低价换购热门产品”，既激活积分价值感知，又通过实际消费动作重新建立连接，让沉默会员回归活跃消费阵营。 **持续购买会员回馈：积分运营强化粘性** 对于持续购买的核心会员，以积分回馈强化长期关系。通过小程序会员日策划，设置积分兑换专属权益（如限定产品、高阶服务），激活会员积分使用意识，让积分成为消费习惯的 “黏合剂”，进一步巩固其购买粘性，实现从 “单次消费” 到 “终身价值” 的持续挖掘。 这种基于购买行为的分层运营，让每类会员都获得匹配的运营策略，既提升资源利用效率，又让用户在专属关怀中感受到品牌温度，最终推动**私域运营从 “泛流量覆盖” 转向 “高价值深耕”**。 ### 4. 人群差异运营 人群差异运营：精准捕捉不同群体需求，定制化运营提升转化 **在私域运营中，不同人群因生活场景、需求偏好各异，需实施差异化运营策略。** 以调味品行业为例，针对妈妈人群、独居青年、学生群体，从品牌认知、产品需求到运营动作，构建定制化运营体系：  **妈妈人群：深度绑定，强化品牌信赖** 妈妈人群对调味品品牌认知强，注重性价比、营养与口味，产品需求高且复购性强。内容上，她们需要优惠攻略、饮食搭配、厨艺比拼等实用信息，使用场景集中在厨房冷热菜制作。运营时，侧重深度服务，强调产品健康安全属性，通过图文种草、优惠刺激吸引关注；开展直播菜品教程分享，联动同圈层真人用户分享使用体验，深化品牌与用户的信任关系，让妈妈人群不仅成为消费者，更成为品牌口碑传播者。 **独居青年：个性推荐，匹配生活方式** 独居青年对调味品品牌认知一般，偏好 0 糖 0 脂 0 卡产品及创意包装，需求度适中。他们的内容需求围绕健康低卡菜谱、快手菜，使用场景多为居家聚会、DIY 夜宵。运营策略聚焦个性化推荐，打造功能产品推荐体系，科普功能性卖点，如 “低卡调味品助力健康生活”；借新品上市激活兴趣，推送适配独居场景的产品组合，让调味品融入其便捷、健康的生活方式，提升品牌好感与购买意愿。 **学生群体：兴趣引流，借助潮流元素转化** 学生群体对调味品品牌认知较弱，偏爱酱类或预制品类，需求度低。内容上，他们关注下饭推荐（如追剧、综艺娱乐场景），使用场景在食堂、宿舍等。运营时，借助明星或综艺周边产品组合带货，分享综艺节目单，推出明星推荐同款，以潮流元素吸引关注；通过趣味化内容关联学生日常场景，如 “宿舍美食必备调味品”，降低产品距离感，以兴趣为切入口，引导尝试购买，逐步培养品牌认知与消费习惯。 **人群差异运营，本质是读懂不同群体的 “语言”，用适配的内容、产品、策略精准触达。** 通过这种定制化运营，让每个群体都感受到品牌 “懂我所需”，从而提升私域运营的精准度与转化率，最大化挖掘各人群的消费潜力。 ## 03 精细化运营的6个破局点心得 在私域精细化运营中，**“节奏、价值、创新、瓶颈、结果、工具” **六维心法是破局关键，为运营实践指明方向：  ### 1. 关于节奏：谋定而后动 启动精细化运营前，需先锚定核心价值 —— 明确其能为用户带来的真实价值（如优质服务、专属权益），以及为客户创造的价值（如提升复购、增强品牌忠诚度）。 基于价值目标，拆分具体执行动作。例如规划会员体系时，先聚焦 “提升用户粘性” 与 “增加企业收益”，再设计积分规则、权益内容，确保每一步运营动作都服务于价值落地，避免盲目操作。 ### 2. 关于价值：用户价值为根本 **用户价值始终高于客户价值。** 即使短期因认知差异或管理疏漏，导致运营动作偏离初心，也需通过长期运营修正。 比如，不能为追求短期业绩过度营销，而应优先满足用户需求（如输出实用内容、解决使用痛点），让用户感知品牌温度，最终以用户价值反哺客户价值，实现可持续增长。 ### 3. 关于创新：动态优化运营模式 持续探索各细分层级的最佳运营方式，以及与消费者的良性互动模式。 每月运营需注入新变化，如调整社群活动形式、升级权益玩法。 以美妆品牌为例，可每月尝试新内容载体（如沉浸式短视频教程、互动式直播），保持用户新鲜感，避免运营陷入同质化僵局。 ### 4. 关于瓶颈：回归用户找突破 运营遇瓶颈时，反思是否与消费者需求脱节。通过调研、问卷、用户面谈等方式，深度挖掘真实需求。 例如食品品牌复购下滑，可调研用户口味偏好、场景需求变化，基于用户反馈调整产品推荐策略，贴近用户才能打破瓶颈，让好结果自然发生。 ### 5. 关于结果：量化运营变量 运营结果受多重因素影响，关键在于量化这些变量并针对性优化。分析复购率时，拆解流量质量、产品匹配度、活动吸引力等维度，针对性优化短板。 通过数据量化运营影响因素，让策略更精准，提升结果交付的可控性与质量。 ### 6. 关于工具：兼顾效率与体验 工具在精细化运营中需实现 “降本增效” 双重目标。“降本” 不仅降低成本，更要减少人为风险（如自动化流程降低操作失误）；“增效” 不仅提升运营效率，还要优化客户体验（如智能推荐系统提升选购便捷性）。 善用工具，让运营更高效、更贴合用户需求。 六维心法层层递进，从价值规划到工具应用，为精细化运营构建系统框架，助品牌在私域运营中突破困局，实现用户与品牌的长期价值共赢。 ## 04 结语 私域精细化运营，是数字时代品牌深耕用户价值的核心密钥。 **从全景图拆解链路规划、执行与复制逻辑，到心智模型、新老客、购买行为、人群差异的分层策略落地，再到节奏、价值等六维破局心法，每个模块都在诠释 “精准运营” 的深层逻辑。** 它们彼此协同，构建起覆盖用户全生命周期的运营网络：既有宏观层面的体系化布局，又有微观场景的差异化深耕。 当品牌将这些方法论融入实践，私域便不再是简单的流量池，而成为沉淀用户关系、释放商业价值的核心阵地。 通过精准分层、场景适配、策略创新，品牌得以深度连接用户，在激烈竞争中打造专属的用户经营护城河。 作者：私域深度运营 公众号：私域深度运营 本文由 @私域深度运营 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

<blockquote><p>本文深入探讨了在AI快速发展的时代，产品思维相比技术堆叠更为关键的核心观点。作者指出，当下AI创业的误区在于过度关注模型参数而忽视用户体验，并提出在未来AI发展的黄金五年中，产品、Agent、推理和记忆将成为关键词。文章强调，成功的AI产品需要具备明确场景、清晰用户定位、数据驱动迭代和可持续商业模式，而Agent作为AI交互的终局形态，将彻底改变人机交互方式，从&#34;能对话&#34;升级为&#34;能执行&#34;，从&#34;你教它&#34;转变为&#34;它懂你&#34;。</p> </blockquote>  在当下AI狂热的浪潮中，我们经常听到这样的宣传语：”我们的模型参数达到了前所未有的水平”，”我们将训练成本压缩到了原来的几分之一”，甚至”我们的自研底座模型与GPT-o1只差一轮指令微调”。这些技术成就听起来确实令人印象深刻，但我们必须扪心自问：技术层面的进步真的等同于用户层面的价值吗？ ## 从模型到产品：AI创业的关键转变 事实上，大多数AI公司面临的核心挑战不是技术不够先进，而是产品体验欠佳、用户留存率低。这些问题的本质在于：他们构建的只是模型展示平台，而非真正的产品。如今，模型堆叠已不再是稀缺能力，真正稀缺的是将AI强大能力巧妙包装进用户愿意使用的”壳”中的产品思维和落地能力。 一个成功的AI产品应该具备以下几个关键特征： - **明确的使用场景**：不是样样都能做但又样样不精的”全能工具”，而是针对特定需求的专业解决方案。 - **清晰的目标用户**：不是面向所有人，而是聚焦于有刚性需求的特定人群。 - **数据驱动的迭代机制**：能够有效捕捉用户反馈，持续优化产品体验。 - **可持续的商业模式**：用户愿意用时间、注意力、数据或金钱为其付费。 对于初创公司而言，与科技巨头直接竞争底层技术是一条极其艰难的道路。相反，创业者的真正优势在于敏锐的洞察力、灵活的执行力以及与用户的直接连接。AI时代不是一场你死我活的战争，而是一场探索竞赛——比拼的不是谁跑得快，而是谁能先发现机会并将其成功转化为产品。 ## Agent：AI交互的终局形态 虽然聊天界面(Chat)是当前AI浪潮中最成功的交互形式，但从长远来看，它更像是通向未来人机关系的中转站。而Agent则代表着本质的飞跃——它能理解用户意图并自主执行任务，无需用户通过繁琐的界面操作一步步指导。 回顾计算机发展史，我们与计算机的交互方式主要围绕”输入指令-执行操作”展开，即使是图形界面本质上也是菜单加点击的模式。但在Agent主导的未来，交互方式将发生彻底反转：用户只需表达需求，AI就能理解并完成相应任务。更重要的是，它会记住用户的喜好和习惯，主动适配使用场景。 正如凯文・斯科特所描述的：想象一下，早上五点你还在睡梦中，Agent已经帮你整理好了夜里收到的所有重要邮件；当你起床时，它已用你熟悉的语气草拟好了三封关键邮件的回复，你只需喝完咖啡，轻轻一点就能发送。 这正是Agent与普通Chatbot的核心区别：**Agent有记忆、有任务感、有连续性**。一旦Agent具备长期记忆能力，AI的产品形态将从单纯的”助手”升级为可靠的”同事”。对创业者来说，这是一个绝佳机会——不必一开始就打造能自我进化的超级AI，只需找到一个高频刚需场景，设计一个能记住任务上下文的Agent，帮助用户完成特定任务。 ## 产品直觉：AI时代的稀缺能力 如今，开发者世界和产品世界正朝着不同但相互关联的方向发展。在开发领域，AI承担了越来越多”写代码”的工作，人类则更多负责”构建愿景”；而在产品领域，用户需求变得日益复杂，不再满足于产品仅仅”能用”，而是追求”好用、合适、顺手”。 在这样的背景下，”产品直觉”成为了前所未有的重要能力。那些依靠”重复造轮子”维持的中层职位可能会逐渐消失，而真正能够留下并发挥关键作用的，是那些能看清全局、定义方向、设计系统的人——这个人不一定是传统意义上的CTO，可能是产品能力极强的复合型人才，甚至是懂AI的人类学家。 因为当AI承担了更多技术执行工作时，准确定义问题本身就成为了团队的核心能力。从”能对话”到”能执行”，从”你教它”到”它懂你”，这个跨度正是下一波AI产品爆发的临界点。 ## 结语 在AI的黄金发展期，我们应当记住：产品比模型更重要，快速试错比等待观望更有价值，构建有用的东西比关注参数曲线更为关键。模型固然重要，但它绝非终点——它只是通向真正价值的起点。未来属于那些既懂技术又有产品思维的创造者，他们将引领我们进入AI与人类共创的新纪元。 本文由 @克劳德斯瑞 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务

<blockquote><p>这篇文章把我最近这一年多以来业余时间做 AI 应用的过程做一次复盘，一方面聊聊如何构建一个多智能体驱动的 AI 应用，另一方面在这个全新的时代，大家基本站在一个起跑线上，我以浅薄的 AI 应用落地经历，分享些做产品思维上的一些变化。</p> </blockquote>  技术演进总是以指数级加速。大型语言模型问世以来，AI 应用已从简单的聊天机器人和信息检索系统，迅速发展为能够执行复杂推理与多步骤任务解决的智能系统。在这场技术变革中，传统的系统架构与产品管理方法不仅面临挑战，更走向了彻底重构。 这段时间最大的感受：当传统方法失效时，创新不是选择而是必然 文中会涉及到一些不同应用的案例，因为我做了好几个，文章内容从 2023 年初横跨到现在，可能一些概念已经有点“过时”，你也可能在上一段看到某个场景，下一段换到了另一个场景案例。 希望这篇文章能给正在设计 AI Agent 应用的 产品经理 builder 创业者 … 一些启发，本文没有技术讲解，也没有宏观战略的大概念，非常具体的聊聊问题和如何改建的产品设计思路。 从我做的第一个工具说起。 ## 固定 LLM 工作流 + RAG 的根本局限 检索增强生成（RAG）技术是让 LLM 能够获取特定知识控制模型发散按照既有知识返回结果的关键技术，在 2023 年的 AI 应用基本上都是基于这个模式，常见的企业内知识点问答机器人都是这种模式。 最开始在我开发这个 AI 应用的时候也是基于 LLM 设定固定的 workflow，RAG 在其中是一个标准流程。 这是个 AI 驱动的任务拆解器，只要你输入一个想法，AI 就可以基于特定的工作流，拆解任务，然后搜索信息 RAG 内容返回，最终告诉你你的这个想法如何能转化为一个可落地的 MVP 策略。  你只需要描述想法，通过 LLM 的 workflow 拆解后，会调动谷歌 API 搜索不同纬度的内容完成 RAG ，然后在根据既定的 workflow 整合内容生成结果  这在特定单一场景领域是奏效的，但从架构设计上是绝对不够抽象的（后面会聊这个场景和抽象的关系）当场景一旦扩展，马上就会发现这个架构的局限性。 比如，我要继续通过多轮对话来优化结果，此时固定的单轮 RAG 就会出现问题。 ## 单次单向传递的 LLM workflow 瓶颈 传统 LLM 工作流系统遵循一种线性工作流：接收查询、检索相关文档、基于检索内容生成回答，或动作执行后返回结果 。这种”一次性”流程在简单信息查询场景下运作良好，但在面对复杂、多层次问题时迅速崩溃。 比如在客服场景中： 客户：”我想退回上个月购买的无线耳机，但我丢失了收据。我还保留着原包装，订单号是 A12345。” 传统 RAG 处理这一查询时，会检索退货政策和订单详情，然后生成回复。但这种方法很难理解复杂因素间关系： - 根据订单号识别特定产品信息与购买时间 - 确定适用的退货时间及当期退货政策 - 检查该产品类别可能存在的特殊退货要求 - 考量客户历史记录对处理流程的影响 这些相互关联的考量需要多轮信息检索，每轮检索可能依赖先前步骤中发现的信息。传统 RAG 的线性单向处理模式无法实现这种自适应信息收集过程。 语言模型受限于固定的上下文窗口，一次能处理的最大文本量。传统 RAG 试图通过在这有限空间中塞入尽可能多的可能相关信息来应对挑战，期望模型能从中识别重要内容。 这种”尽可能多塞入”策略因两个根本原因而失效： - 相关性稀释：当语言模型的有限上下文窗口被边际相关的信息淹没时，就会发生相关性稀释，导致真正关键的信息在处理过程中丢失或得到不足的注意力 以上面的退货为例，当客户询问“我两周前购买的无线耳机没有收据可以退货吗？”时，最相关的信息（特定产品类别和时间段的例外政策）可能被埋藏在一般的退货政策中，使得回复不够精确，甚至可能具有误导性。 - 不可能的检索策略：系统无法先检索基础信息，进行思考，再基于推理结果执行针对性的后续检索。 对于查询“我想退回我上个月购买的无线耳机，但我丢失了收据。我还有原始包装，订单号 A12345” 传统的固定工作流 RAG 无法执行这种多步骤查询，因为它缺乏对初始检索进行推理并基于该推理制定新查询任务的能力。 那么要解决这些问题就需要通过在业务流程中构建智能体，将原本的固定工作流拆解抽象成不同的单元，为每个单元构建出具有特定目标和工具集的智能体，从而将固定的工作流基于用户场景动态生成 ## 智能体架构的范式转变 首先我们还是要确定我们的产品要解决问题的边界，这是我开发的另一个应用，通过 多 Agent 互相协作实现了更丰富的场景拓展和动态的 Task 规划，从而驱动其他应用的 API 完成自动化任务。  举个例子： user：为我创建一个任务，下周回北京 约一下 DK 和 XY 的时间， 避免我遗忘在飞书里给我创个提醒 此时 Agent 将拿到这个用户的提问后进行反思，这个问题显然不够具体，此时 AI 会进行反问 AI：我将帮助你安排下周在北京的会议。我需要一些更多细节来正确地设置你的任务和飞书提醒，请问具体是哪天的会议，具体什么时间在哪里见面？可以告诉我更详细的信息吗 可以发现此时具备了多轮对话能力 User：我们周三下午见，大概 3 点左右。我们可以在三里屯的星巴克见面 到这里 AI 已经具有了完备的丰富信息，那么接下来 Agent 就要去完成任务分解，假设规划如下 - 首先在应用内生成了一个 todo - 根据 Agent 具备的 Tools 找到了飞书的 API ，进行 function Call ，这个过程中会将用户的消息变成参数 - 最终在飞书里也同步了这个任务，并携带了任务内容和提醒时间的参数。 这本质上是一个基于 ReAct（”Reasoning” and “Acting” ）完成的单 Agent 应用 那么如果问题再复杂一个层级呢，除了多轮对话和初步理解问题完成行动之外，让复杂度提高到 可以接近一个真实的员工，或者是类似 manus 这种级别的复杂度。 此时就需要多 Agent 互相协作来完成复杂度更高的任务 ## 通过多 Agent 架构构建 Agentic 产品 Agentic 特性的产品是通过嵌入具有自主决策能力的专业化智能体，从根本上解决了传统方法的局限。这些智能体能够动态管理检索策略、迭代优化上下文理解、适应复杂工作流程，将系统从被动信息处理转变为主动理解问题并规划解决。 ### 传统固定工作流系统与 Agentic 系统的对比  ### 构建多 Agent 系统  在上述架构中，我们采用了一个「协调智能体」在最前面理解用户的需求，通过下发任务给各种专家智能体来完成信息的获取，然后评估智能体来评估信息的完备性，是否能成功解决用户问题，如果不能则一直循环，直到通过评估，生成响应结果，将结果回传给协调智能体，交给最终负责输出的 LLM 基于提示词润色内容完成输出或完成动作 这种架构整合了五个关键元素： - 专业化智能体网络：每个智能体都有明确定义的专长和责任领域 - 动态任务分解：将复杂查询分解为可管理的子问题 - 自适应检索策略：根据上下文选择最优信息获取方法 - 迭代推理过程：通过多步骤推理逐步构建理解 - 持续上下文优化：在对话过程中维护并增强交互语境 这种集成使系统能处理远超传统方法能力的复杂场景。 接下来我们一个一个来拆解每个智能体 ps：产品经理在这个过程中有大量的提示词要去评测，要基于 case 写评估集 … Etc ，这些过于专业的细节本篇就不展开了，未来慢慢写 **协调智能体** 协调代理是系统中的中央控制单元，负责接收用户查询、分析查询意图，并将任务分配给合适的代理。它充当系统的“大脑”，确保各个代理之间的协作和任务的有序执行。 具有以下能力： - 理解用户需求：深入理解用户问题的本质，而非仅关注表面描述，以及意图目标是可被执行的，如果信息不够完整，则需要反问用户（想把反问做好还需要点技巧，以后分享） - 任务分解：基于用户的意图，来进行任务拆分，并确定哪个专业代理应该处理对应的任务 - 规划：在需要多个专业领域时，指导信息在专家智能体之间“流动”按顺序执行 - 维护上下文：以及与记忆系统交互，确保智能体和用户交互的上下文连贯性 - 评估结果：确保当前的结果是可以解决用户提问的 - 合成最终回复：整合各专业智能体的输出，生成一致且全面的回应 若要设计这个智能体，需要考虑较多方面到业务场景，比如是否需要识别特定实体，需要构建意图识别，协调智能体的有效性很大程度上取决于它对问题进行分解和理解的能力，以及它协调其他智能体的策略。 **专业智能体团队** 在专家智能体团队中，这个 AI 任务助手项目构建了三个智能体 - 网络搜索智能体：具备搜索互联网数据的能力，通过公开的搜索引擎 API 获取数据 - 知识检索智能体：基于智能助手中的文档记录（私有知识）进行 RAG 为任务提供更具有个人领域知识点上下文，并且基于 RAG 来获取领域知识 - 应用交互智能体：基于问题调动其他应用接口，比如个人日历 专业智能体团队的有效设计是构建高性能 AI 任务助手的核心。网络搜索智能体、知识检索智能体和应用交互智能体各司其职，形成一个全面的知识获取和执行系统。这种模块化、专业化的设计不仅提高了系统的整体性能，也使得系统更具可维护性和扩展性。 在实施过程中，关键是确保智能体间的无缝协作和清晰的职责划分。随着系统的发展，可以根据业务需求逐步扩展智能体团队，增加更多专业领域的能力。这种微服务式的智能体架构将成为未来企业级 AI 系统的主流设计模式。 现在你肯定会有一个疑问，他们之间是如何通讯调度的，协调智能体一定不是简单的并行分配任务，有的任务是具有时序依赖的，在我实现这个助手过程中，采用了 星型拓扑的通讯机制，除此之外不同的多智能体框架有不同的通讯机制，比如 MetaGPT 框架采用了 消息池订阅机制（可以理解成一群人坐那开会，不断的发表言论，每个智能体只获取对自己需要多信息） ## 星型拓扑：企业级多智能体架构的首选通讯机制 这种机制通过将一个中央协调智能体与多个专业智能体相连接，形成类似星状的组织结构，从而实现高效的信息流通和任务管理。在企业级 AI 解决方案中，这种架构已成为处理复杂业务场景的首选模式，特别是在需要整合多种专业能力的应用场景中。 这是一种中心化的通讯机制有以下特点 - 中心协调节点：核心位置由协调智能体（Orchestrator Agent）占据，作为系统的指挥中心 - 放射状连接：所有专业智能体都直接与协调智能体相连，形成辐射状结构 - 单点通信原则：专业智能体之间不直接通信，所有交互必须通过中央协调者中转  这种设计避免了网状拓扑中的复杂连接关系，同时比链式拓扑提供了更高的响应效率和容错能力。 当信息以中线点向外流动时，视为任务分配，当以专家智能体为核心向上流动时，视为结果聚合 当协调智能体进行任务分配时，还需要维护一个状态机，记录以下内容： - 每个专业智能体的当前工作状态 - 已分配任务的执行进度 - 系统整体响应流程的状态 - 可能的阻塞点或瓶颈 这种状态同步确保协调智能体能够实时把握系统运行状况，进行必要的干预和调整。 这虽然已经能够满足绝大多数需要，但还是不够高效，更高效的方式还应在此基础上叠加优先级系统。 **优先级系统** 设计一个方法确定任务的执行顺序。不是所有任务都需要串行执行。一些策略包括： - 关键路径优先：某些信息必须先获取才能执行后续任务 - 速度优先：一些快速任务可以并行处理 - 重要性加权：优先处理对最终答案最关键的信息 - 业务特殊性有限：命中一些意图时，可以触发特定的工作流有限处理或阻断其他任务 现在这已经是一个较为完备的多 Agent 系统了 我们应该可以清晰的感受到，协调智能体才是业务的核心，一旦进入到复杂场景，和业务链条极其复杂的业务时，要确保该智能体有非常丰富的推理空间，那么我们如何让 AI 应用变得加与“我”适配呢？随着使用的深入，应该具有更加了解我的特点的能力。 这就需要一套完备的记忆系统 ## 记忆的本质：创建真正个性化体验 上下文和记忆系统构成了真正有效 AI 产品的基础。没有强大的记忆架构，即便最先进的推理能力也无法创造用户期望的个性化体验。 ### 多层次记忆 我们的实现采用分层记忆系统，平衡即时上下文需求与长期理解能力 **会话上下文（短期记忆）** 该层维护即时对话历史，通常包括用户与系统之间最近 5-10 轮交互。它确保单次互动会话内的对话连贯性。 核心特性： - 完整存储在上下文窗口中 - 精确保留近期交流内容 - 通过滑动窗口机制自动管理 - 支持对近期陈述的直接引用 **会话记忆（中期记忆）** 该层在整个服务事件中保存关键信息，可能跨越多个对话片段或不同渠道的接触点。 核心特性： - 结构化存储已识别实体和意图 - 保存关键决策和提供的信息 - 多步骤流程的状态追踪 - 持续时间通常为数小时至数天 **用户记忆（长期记忆）** 该层维护跨越多次对话的客户关键信息、偏好和交互模式。 核心特性： - 高度选择性地保存关键信息 - 关注模式和偏好而非具体对话内容 - 与客户数据平台和 CRM 系统集成 - 持久性以月或年计 ### 如何形成记忆 记忆系统不是单纯的存储原始对话，而是提取和索引关键实体与事件。这种方法实现了相关先前交互的精确回溯，同时避免用无关历史数据淹没上下文窗口。 记忆的结构化示例： <blockquote><p>{<br/> “memory_id”: “mem_78912”,<br/> “memory_type”: “technical_issue”,<br/> “primary_entity”: “smartphone_model_xyz”,<br/> “related_entities”: [“camera_app”, “battery_performance”],<br/> “information”: “设备遇到电池消耗和相机应用冻结问题”,<br/> “context”: “客户尝试重启和应用重装但未解决”,<br/> “resolution_status”: “unresolved”,<br/> “resolution_attempts”: [“restart”, “app_reinstallation”],<br/> “customer_sentiment”: “frustrated”,<br/> “timestamp”: “2023-05-15T14:30:00Z”,<br/> “importance_score”: 0.85<br/> }</p></blockquote> 这种结构化方法实现了： - 上下文相关检索：基于当前对话相关性检索记忆 - 模式识别：识别跨客户的相似问题 - 个性化：根据过往交互调整响应策略 - 持续学习：追踪解决方案有效性 可以理解为，让大模型去理解对话中的含义，并且抽取其中的实体和事务，然后针对性的完成 短期 中期 长期的对应存储方式，这样做的好处并不是一味的将历史信息大量灌入上下文窗口，而是先理解问题，选择预置匹配的记忆来补充。 让我们举个例子来感受记忆系统的价值，跨时间的交互场景，展示记忆系统如何创建更个性化、更有效的客户体验： 之前互动（2 周前）： 客户：”我在将新智能音箱连接到家庭 Wi-Fi 网络时遇到问题。” 系统：[提供 Wi-Fi 连接故障排除步骤] 客户：”解决了！但现在我在链接音乐账户时遇到问题。” 系统：[引导完成流媒体服务连接] 客户：”太好了，现在一切正常。谢谢！” 当前互动： 客户：”嗨，我们之前讨论的音箱又出问题了。现在它会随机与我的手机断开连接。” 没有有效记忆系统的情况下，系统对”我们之前讨论的音箱”没有上下文理解，需要询问设备型号、购买时间等基本信息。 这创造了一种无缝体验，让客户感到被理解和重视，显著提高满意度和解决效率。 **总结一下** 到这里我们已经完全完成了这个项目，我们已经把固定的 workflow 编排，升级为了具有 Agentic 性的多 Agent 系统，从较为简单的单轮查询，升级到多轮反复循环自主规划任务的强大系统，在这套以协调智能体作为核心入口，驱动专家智能体团队完成任务的多 agent 架构中，我们几乎可以胜任 80% 的企业级需求，随着能力的扩张，需要不断延伸专家智能体的数量来拓展能力边界。 ## AI 时代的产品思维变革 ### 变革一：从工作流的定义到边界与目标定义 软件产品专注于定义明确的用户旅程和工作流程。去梳理业务场景，然后把业务拆解为可解释的固定环节，然后对应构建产品，每个步骤都有确定的输入、输出和 UI 元素。产品经理精确规定系统在每个场景中的行为。 AI 产品则需要根本不同的方法。产品经理不再规定精确工作流，而是定义： - 边界：智能体责任范围的清晰界限， - 目标：成功结果的明确标准， - 环境/容器：智能体有效运行所需的上下文环境 这种面向目标的方法关注智能体应当实现什么，而非在每种可能情况下如何实现，要更加的拥抱灰度，与此同时，要构建评估思维，因为需求的迭代不再是固定且线性的，这就需要有很强的评估思维，根据结果来反推 AI 系统中某个环节或某个变量的调整，形成反馈循环 ### 变革二：抽象优于场景 软件产品经理高度依赖特定用户故事和场景：”作为客户，我希望查看订单历史，以便追踪过去购买。” 这种细粒度方法在面对通过自然语言交互并处理同类请求无数变体的 AI 产品时变得不切实际。 AI 产品经理必须转向抽象和模式思维：”系统应理解并响应关于用户过往交易的查询，无论表述形式如何，通过检索相关交易详情并在对话上下文中呈现。” 这种转变要求产品经理发展： - 模式识别能力：识别多样表达中的基本用户需求 - 意图映射：理解用户表达类似需求的各种方式 - 边界定义：明确区分 AI 责任范围内外的事项 所有这些都表达同一基本需求的变体。产品经理不应为每种可能表达创建场景，而应定义抽象能力及其边界。 ### 变革三：从关注功能到定义原子能力 从功能到能力的转变代表产品经理思维的另一根本转变： 软件产品经理：”我们要在订单历史页面添加’重新订购’按钮，自动将之前购买的商品添加到购物车。” AI 产品经理：”我们要使智能体能够理解并执行用户在任何对话上下文中重复过往购买的意图。” 这种基于能力的思维使 AI 产品能以僵化功能定义无法实现的方式适应用户需求。它的价值不在于特定 UI 元素或工作流步骤，而在于系统理解并满足用户意图的能力。 用户故事应该只是抽象为元子能力的思考基础。 ### 变革四：从确定性到概率性思维 对产品经理而言，最深刻的转变是从确定性思维转向概率性思维。 传统软件开发中，我们习惯于使用二元判断标准来评估产品质量——系统要么”工作”（正常运行），要么”不工作”（出现错误）。这种思维模式根植于确定性系统的特性：给定相同输入，系统总是产生完全相同的输出。 而 AI 系统，特别是基于大型语言模型的系统，其质量表现却存在于一个连续谱系中，具体体现为： 响应准确度梯度：AI 响应不是简单的”对/错”二分法，而是存在从”完全准确”到”部分准确”再到”完全不准确”的连续过渡 适用性层级：回答可能技术上正确但上下文适用性存在不同程度的匹配，从”完美契合”到”大致相关”再到”完全偏离” 用户价值递进：提供的解决方案可能从”超出期望”到”基本满足需求”再到”没有解决问题”形成价值连续体 这种情况场景无法穷尽列举，必须通过边界和原则管理 这要求产品经理适应，设置可接受性能范围而非精确规格，定义护栏保持系统在适当边界内，以及建立反馈机制使系统能随时间改进 ## 写在最后 “不是所有能被计算的都有价值，也不是所有有价值的都能被计算。”爱因斯坦的这句名言，或许是我们面对 AI 产品范式转变最恰当的启示。 传统软件世界中，我们习惯于线性思维、确定性假设和可预测的结果。我们用流程图描绘用户旅程，用功能清单定义产品边界。这种方法在确定性系统中运作良好，就像牛顿力学在中等尺度世界的精确预测一样。 然而，随着人工智能带来的范式转变，我们进入了一个全新的认知领域这里的规则更像量子力学，充满了概率、不确定性和涌现属性。在这个领域中，产品不再是静态的工具，而是与人类共舞的动态伙伴。 正如物理学家尼尔斯·玻尔所言：”如果量子力学没有让你感到震惊，那说明你还没有理解它。”同样，如果 AI 产品的新范式没有让我们重新思考产品的本质，那我们可能仍停留在旧世界的认知框架中。 作者：张浩然darren；公众号：张大伦 本文由@SaaS张大伦 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。 题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。

特朗普的关税政策继续冲击全球股市。周一开盘，中国和日本的科技股纷纷大跌。日本股市率先开盘，任天堂、索尼股价重挫超过10%。任天堂此前宣布，将推迟新一代游戏机Switch 2在美国的预售，以评估潜在关税影响。由于任天堂大多数Switch在中国和越南组装，该游戏机受到的美国关税冲击可能较大。  任天堂Switch 2将受关税影响  索尼股价大跌10% 除任天堂、索尼外，日本乐天集团、软银集团股价均下跌超过12%。依赖出口的日本公司跌幅更大，比如芯片制造行业供应商爱德万测试(Advantest)、迪思科(Disco)。  阿里巴巴股价大跌12% 周一港股开盘后，中国科技股也集体下跌。截至发稿，小米下跌9.15%，腾讯下跌8.28%，阿里巴巴下跌12.06%，美团下跌8.61%，快手下跌12.81%，理想汽车下跌10.97%，百度下跌10.54%，小鹏汽车下跌11.83%，联想下跌14.65%，京东下跌10.83%。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491058.htm)

周一，日韩股市开盘大跌，随后跌幅持续扩大，截至发稿，日经225指数跌幅扩大至8.4%，日本东证指数跌幅扩大至9%，东证银行指数跌14.7%。澳大利亚S&amp;P/ASX200指数跌超6%，从2月份的最高点跌至15%以上，这使得该指数距离进入技术性熊市只有不到5%的距离。 韩国KOSPI指数跌幅扩大至5%。日经225指数和东证指数期货在大幅下跌后暂停交易。韩国交易所在KOSPI 200指数期货下跌5%后，启动了KOSPI的sidecar停牌机制，并暂停程序化交易5分钟。  美股夜盘，苹果（AAPL.O）跌5.5%，特斯拉（TSLA.O）跌10%，英伟达（NVDA.O）跌9%，拼多多（PDD.O）跌7.8%，阿里巴巴（BABA.N）跌5%。美国两年期国债收益率跌至3.4450%，为2022年9月以来的最低水平。 美国国债在亚洲交易时段大幅上涨，2年期收益率下跌19个基点至3.46%，10年期国债收益率下跌10个基点至3.89%。 欧洲股指期货延续上周跌势，欧洲斯托克50指数期货下跌4.3%，德国DAX指数期货下跌5.0%，英国富时100指数期货下跌4.1%。 现货黄金跌破3000美元关口，日内下跌近2%。  日本首相石破茂表示，“如有必要，将毫不犹豫地再次与美国总统特朗普会面。我们将继续要求美国降低对日本的关税，但短期内可能不会取得效果。因此，政府必须采取措施支持国内企业的资金需求，以维护就业。” 一个关键因素是日本政府可能为股市和经济提供哪些支持。过去，日本央行会在危机中通过购买ETF来支撑股市，但随着日本央行继续减少货币宽松政策，现在已经不再这样做了。因此，对日本股市的任何支持都可能是口头保证，而不是实际行动。 韩国财政部长表示，将为迫切需要支持的行业准备相关措施。 与此同时，特朗普在关税问题上仍步步紧逼。周末在佛罗里达州打完高尔夫球后，特朗普在空军一号上对记者说，与受影响国家达成的任何削减关税的协议都必须导致美国贸易逆差的消除。 特朗普表示，他不是故意加剧市场抛售，但没有迹象表明他准备撤回已经从美国股市抹去数万亿美元价值的关税攻势。特朗普说：“我不希望任何事情倒下，但有时你必须吃药来解决一些问题。”当时，美国股市期货暴跌，日元飙升，这表明关税带来的动荡正在加深。 特朗普说，他已经与几位世界领导人进行了交谈。他重申，征收关税的目标是完全消除双边赤字——这对世界最大经济体来说是一个很高的要求，因为消费支出和廉价商品是经济增长的核心动力。 “他们渴望达成协议，而我说，‘我们不会与贵国发生赤字。我们不会那样做，因为对我来说，赤字就是损失。我们要有盈余，或者在最坏的情况下，我们要收支平衡，”他说。 面对大范围的抛售，经济衰退的忧虑急剧升温，特朗普及其高级经济助手发出了一系列挑衅信号，上述言论是其中最新的一个。 特朗普说：“我们必须解决贸易赤字问题。” 当被问及他的关税是否会影响今年晚些时候的返校购物时，特朗普说：“我不认为通胀会是个大问题。”他说：“我们不会为了从外国购买铅笔而损失一万亿美元。” 特朗普最初提出的10%的全面关税已于上周六生效，而更高的对等关税，将于本周生效。 特朗普还预告将在此基础上增加针对特定行业的额外关税，不过这些行业将不受本月宣布的对等关税的影响。 特朗普还把矛头对准了欧洲，甚至说他不仅希望在贸易上实现平等，还希望得到赔偿。 “我们对欧洲征收了高额关税。他们来到谈判桌前，他们想谈谈，但除非他们每年付给我们一大笔钱，第一笔是现在的钱，第二笔是过去的钱，否则就谈不成，”他说。 [查看评论](https://m.cnbeta.com.tw/comment/1491056.htm)

国产饮料品牌正在成为主力。